OTA連合学習（Over-The-Air Federated Learning）とは，無線環境にて，空中計算（Air Computation）を活用し，クライアントが協調して分散型機械学習を行う手法であるが，ジャミング攻撃に脆弱である．ニューラルネットワークのモデルの重みの中には，正解率への影響が小さい重みがあることが知られている．重要度の低い重みを一時的に削除するドロップアウト（Dropout）を行うことで，学習の効率の向上や過学習の防止などの利点がある．本研究では，このドロップアウトを応用し，ジャミング攻撃への対処手法を提案し，シミュレーションにより，その有効性を示す．