HERL（Homomorphic Encryption with Reinforcement Learning）は、連邦学習におけるクライアントの多様な特性に基づいてHEパラメータを動的に調整することで、計算効率とセキュリティのバランスを取ることを目的としています。しかし、クライアントが攻撃的な行動を取る場合、特にモデル汚染（Poisoning Attack）などの攻撃に対する頑健性は重要な課題です。HERLは、クライアントの特性をプロファイリングし、クライアントをティアリングすることで、異常な行動を示すクライアントを特定しやすくなります。これにより、攻撃的なクライアントを排除するか、影響を最小限に抑えることが可能です。また、HERLのRLエージェントは、報酬関数を設計する際に、モデルの精度やセキュリティレベルを考慮するため、攻撃による影響を受けにくいパラメータ設定を学習することが期待されます。しかし、完全な防御策ではないため、攻撃に対するさらなる頑健性を確保するためには、異常検知アルゴリズムや、クライアントの行動を監視するメカニズムを併用することが望ましいでしょう。