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저자정보
전정민 (경희대학교) 홍충선 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,158 - 1,160 (3page)

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최근 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 빅테크 기업에서는 개인 정보 보호를 위한 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 개인 정보에 민감한 데이터를 활용할 수 있는 분산 머신러닝인 연합학습이 제안되었다. 연합학습은 클라이언트와 서버는 데이터를 직접 공유하지 않고 협업 모델 학습을 가능하게 한다. 하지만 연합학습 시스템은 악의적인 클라이언트의 공격에 매우 취약하다. 서버는 클라이언트의 데이터에 접근할 수 없는 블랙박스 시스템이기 때문에 클라이언트 모델 업데이트를 확인할 수 없다. 클라이언트 개인 정보를 보호하기 위해 Secure Aggregator를 보강하는 경우는 더욱 확인이 불가능하다. 이론적으로 악의적인 클라이언트는 서버에 이러한 악의적인 업데이트를 식별 처리할 효과적인 보호 기능이 없는 경우,^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583202');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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