1. 개요연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 분산된 각 클라이언트(예: 스마트폰, 병원)에서 로컬로 모델을 학습한 뒤, 모델의 변경사항(가중치, 그래디언트 등)만을 서버로 보내 집계하는 분산형 머신러닝 패러다임입니다. 이 방식은 데이터 프라이버시를 근본적으로 강화할 수 있어 각광받고 있지만, 동시에 기존의 중앙 집중식 학습 환경과는 다른 독특하고 복잡한 공격 표면(Attack Surface)을 형성합니다. 이러한 배경에서 본 문서는 연합학습의 공격 표면을 클라이언트, 서버, 통신 채널, 모델의 네 가지 핵심 영역으로 나누어 분석하고, 각 영역에서 발생하는 대표적인 공격 기법과 이를 완화하기 위한 다층적 방어 전략을 순차적으로 제시합니다.2. 연합학습..