연구진은 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 연합 학습에 활용하여 데이터 이질성 문제를 완화하는 FedXDS를 제안했어요. FedXDS는 속성 기반 기법을 활용해, 클라이언트 간에 선택적으로 데이터를 공유하여 모델 성능을 향상시키고 수렴 속도를 높여요. 개인 정보 보호를 위해 측정 기반 개인 정보 보호 기법을 적용하여 유틸리티를 유지하면서 공식적인 개인 정보 보호 보장을 제공하며, 멤버십 추론 및 특징 반전 공격에 대한 견고성을 입증했어요.