연합학습(Federated Learning)에서 기여도 평가(Contribution Measurement)는 시스템의 보안성, 공정성, 효율성을 높이는 데 핵심적인 방어 전략입니다. 이는 "어떤 클라이언트가 글로벌 모델 성능 향상에 '정직하게' 그리고 '유용하게' 기여했는가?"를 측정하는 기술입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다. 프리라이딩(Free-riding) 방지: 학습에 기여하지 않으면서 고성능 모델만 받아 가려는 클라이언트를 식별합니다. 보안 위협 완화: 고의로 성능을 저하하거나 백도어를 심으려는 악의적인 업데이트(포이즈닝 공격)를 식별하고 그 영향을 줄입니다. 공정한 보상: 시스템에 많이 기여한 클라이언트에게 더 많은 보상(예: 인센티브, 다음 라운드 참여 우선권)을 제공합니다.가장 큰 어려움..