Sarus는 여러 벤더의 협력 인지 시스템에서 프라이버시를 보호하는 프레임워크입니다. 각 벤더는 동형암호화를 사용하여 검출 결과를 암호화하여 공유하고, 중앙 서버는 암호화된 상태에서 결과를 집계합니다. 이 기술은 개별 벤더의 모델 동작과 환경 정보를 보호합니다.
Sarus는 벤더의 페이로드 생성에 선형적인 복잡도를 보이며, 서버 측의 융합은 점유된 빈 수와 벤더 수에 따라 $O(BV)$로 확장됩니다. 실험 결과, HE 오버헤드가 제한적이며, 복호화가 후처리 비용을 지배하는 것으로 나타났습니다.
KITTI 데이터셋 실험에서 카메라(YOLOv8)와 LiDAR(PointPillars, PV-RCNN) 검출기를 사용했을 때, Sarus는 장면 커버리지를 개선하여 특히 거리에 따라 성능이 저하되는 환경에서 상호 보완적인 검출 결과를 집계했습니다.