Giskard는 분산 학습 환경에서 기밀성과 Byzantine 공격 방어라는 어려운 문제를 동시에 해결하는 프로토콜입니다.
Giskard는 $O( ext{log } n)$ 크기의 위원회 트리로 구성되어 각 위원회 내에서 BGW 스타일 MPC를 사용하여 좌표별 근사 중앙값 평가를 수행합니다.
실험 결과, Giskard는 최대 1백만 명의 참가자를 포함하여 이론적 보안 및 기밀성 속성을 입증하고 경쟁 프로토콜보다 통신 복잡성을 줄이면서 최대 $n/4$의 Byzantine 공격에 대한 모델 유용성을 유지합니다.