本文研究了分布式学习中的隐私保护与拜占庭健壮性，提出了一种结合高斯噪声和鲁棒聚合规则的分布式随机梯度下降框架。分析表明隐私保护与健壮性之间存在权衡关系，实验验证了理论结果。此外，提出的聚合规则Bulyan有效提升了算法的收敛性能，增强了对抗攻击的抵御能力。