연구진은 연합 학습에서 클라이언트 업데이트를 보호하는 새로운 프로토콜 DisAgg을 제안했습니다. DisAgg은 Aggregators라는 소규모 클라이언트 위원회를 활용하여 집계를 수행하며, 이를 통해 로컬 마스킹 및 복잡한 암호화 방식을 제거합니다. DisAgg은 OPA보다 4.6배 빠른 속도로 10만 차원의 업데이트 벡터를 처리하며, 통신 및 계산 비용 간 최적의 균형을 유지합니다.