Giskard обеспечивает агрегацию распределенной машинного обучения с конфиденциальностью и устойчивостью к байзантинским узлам, организуя участников в деревянные комитеты размера O(log n). Он использует MPC в стиле BGW и адаптированный бинарный поиск в комитетах для вычисления приближенного медиана, что снижает асимптотическую сложность коммуникации на каждом участнике, сохраняя полезность модели при до n/4 байзантинских участниках.