该论文研究了分布式和联邦学习中的拜占庭容错性，提出了新算法以解决现有缺陷，并提供了代码解决方案。研究了隐私保护与拜占庭健壮性之间的权衡，提出了多种鲁棒性算法，证明其在不同损失函数下的有效性，并展示了可扩展的分布式机器学习框架的实用性。