Sovereign Mohawk: 1,000만 노드 확장이 가능한 Go 기반 고신뢰 연합 학습 런타임

작성자가 피드백을 요청하는 단계이며, 기술적 수치와 구체적인 구현 방식에 대해 긍정적인 관심이 예상된다.

• 대규모 분산 학습 시 계층적 트리 집계 방식 도입 고려
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 Wasm을 통한 모델 실행 격리 및 이식성 확보

• 계층적 트리 구조를 통해 연합 학습의 노드 확장성을 1,000만 개 수준으로 대폭 향상했다.
• Multi-Krum 알고리즘으로 55.5%의 높은 비잔틴 복원력을 확보하여 보안 위협에 대응했다.
• zk-SNARK를 이용해 10ms 이내의 빠른 속도로 업데이트 유효성을 검증하는 무신뢰 시스템을 구축했다.
• Wasm 기반 런타임으로 이기종 엣지 환경에서의 모델 실행 효율성과 이식성을 동시에 해결했다.