本文提出了一种强大的聚合方法，用于联邦学习，可以有效地应对恶意拜占庭攻击。每个用户通过多个步骤更新模型参数，然后推送到聚合中心。聚合中心利用几何中位数组合用户的模型参数，并通过严格的证明表明，只要恶意攻击者比例低于一半，我们的方法可以达到零最优间隔和线性收敛性。数值结果验证了方法的有效性。