本文研究了联邦学习中的本地模型污染攻击，提出了两种防御方法，并介绍了新的聚合规则Bulyan，以增强分布式学习的鲁棒性。此外，提出了基于中位数的算法以提高通信效率，并探讨了数据毒化攻击的防御策略。