Robust Federated Learning under Adversarial Attacks via Loss-Based Client Clustering

Thu, 30 Apr 2026 07:34:37 GMT

### 저자

Emmanouil Kritharakis, Dusan Jakovetic, Antonios Makris, Konstantinos Tserpes

### 💡 개요

본 논문은 연합 학습(Federated Learning) 환경에서 악의적인 공격(비잔틴 공격)을 받는 상황에서도 견고성을 유지하는 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 손실 기반 클라이언트 클러스터링을 활용하여 공격자의 영향을 최소화하며, 단 두 명의 정상 참여자(서버 및 한 명의 클라이언트)만으로도 효과적으로 작동함을 이론적으로 분석하고 실험적으로 검증했다. 이를 통해 기존의 표준 및 견고한 연합 학습 기법들보다 다양한 공격 전략 하에서 뛰어난 성능 향상을 보인다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 연합 학습에서 정상적인 서버와 클라이언트만으로도 악의적인 공격으로부터 모델의 견고성을 효과적으로 확보할 수 있음을 보여준다.

- 공격자의 수나 유형에 대한 사전 정보 없이도 작동하며, 이론적인 최적 성능 격차 보장으로 신뢰도를 높인다.

- 다양한 공격 시나리오와 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 제안 방법론의 우수성을 입증했다.

- 제안된 클러스터링 기법의 확장성 및 대규모 연합 학습 환경에서의 적용 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2508.12672)