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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 99 - 108 (10page)
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프라이버시 규제가 강화됨에 따라 사용자 데이터를 중앙 서버에 저장하지 않고 분산된 환경에서 학습할 수 있는 연합학습(Federated learning)이 중요한 기술로 주목받고 있다. 그러나 연합학습은 분산된 특성상 다양한 공격에 노출되기 쉬우며, 그 중 특히 백도어 공격에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 백도어 공격을 방어하기 위해 약한 차분 프라이버시(Weak differential privacy) 기법을 적용하고, Multi-Krum, Norm Clipping과 같은 다양한 방어 기법과 결합하여 그 효과를 분석하였다. Reddit 데이터셋과 LSTM, GPT-2 모델을 활용해 다양한 크기의 노이즈를 적용한 실험을 통해 차분 프라이버시의 방어 효과를 평가한 결과, 프라이버시 보호를 위해 필요한 수준보다 적은 양의 노이즈로도 효과적인 방어가 가능함을 확인하였고, 다른 방어 기법과 결합할 때 방어 성능이 더욱 향상됨을 발견하였다. 해당 연구는 연합학습 환경에서 모델 성능을 유지하면서도 백도어 공격을 방어할 수 있는 최적의 노이즈 설정이 중요함을 강조하며, 차분 프라이버시와 다양한 방어 기법의 결합이 백도어 방어에 실용적임을 시사한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 및 관련 연구
Ⅲ. 약한 차분 프라이버시를 활용한 연합학습 백도어 공격 방어
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References
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