사물 인터넷 기술의 발전으로 방대한 양의 시계열 데이터 처리를 위한 분산 아키텍처의 설계가 필요하다. 기존 연구는 분산 딥러닝 방법으로 접근하여 대규모 모델 및 데이터를 처리하는 시스템을 제안한다. 이러한 방법은 중앙에서 민감한 개인정보 수집과 대규모 저장소 운영 비용을 해결할 수 없다. 이를 해결하기 위해 구글에서 처음 제안한 연합 학습을 자율주행 도메인에 적용하기 위해서는 보안 관점에서 고민이 필요하다. 연합 학습은 엣지 디바이스에서 생성한 데이터를 중앙으로 전송하지 않고 기계학습이 가능해 데이터 보안 문제를 해결하지만 통신 과정에서 발생 가능한 보안 취약점을 개선한 시스템을 제안한다.
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