연합학습에서 견고한 집계 전략(Robust Aggregation Strategy)은 악의적인 클라이언트가 전송하는 비정상적인 업데이트(Outlier)로부터 글로벌 모델을 보호하기 위한 서버 측 방어 기법입니다. 기본적인 FedAvg는 모든 클라이언트의 업데이트를 '단순 평균'하기 때문에, 하나의 강력한 악성 업데이트만으로도 전체 글로벌 모델이 쉽게 오염될 수 있습니다(포이즈닝 공격). 견고한 집계 전략들은 "정직한 클라이언트의 업데이트는 (고차원 공간에서) 서로 유사한 경향을 보일 것이고, 악의적인 업데이트는 이들로부터 멀리 떨어져 있을 것"이라는 핵심 가정을 기반으로, 이러한 이상치를 식별하고 그 영향을 최소화하거나 완전히 제거합니다. 주요 견고한 집계 전략들은 다음과 같습니다.1. 절삭 평균 (Tri..