연합 학습 환경에서의 프라이버시 강화를 위한 Secure Aggregation기법 연구 동향

소진현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 소진현 (대구경북과학기술원)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제41권 제10호

발행연도: 2024.9

수록면: 43 - 49 (7page)

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연합학습(Federated Learning)은 분산된 형태로 존재하는 여러명의 데이터 소유자들이 데이터의 로컬 저장을 유지하면서 서로 협력하여 공동의 인공지능 모델을 학습할 수 있도록 하는 혁신적인 접근법이다. 그러나 데이터의 로컬 저장을 유지함에도 불구하고 모델 업데이트 과정에서 Model inversion attack등을 통해 학습데이터의 프라이버시가 위협받을 수 있다는 것이 최근 연구를 통해 밝혀지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 프라이버시 보호를 강화하는 다양한 방법론이 제안되었다. 본고에서는 프라이버시 강화 기법 중 하나인 secure aggregation에 중점을 두어, 그 개요 및 핵심아이디어를 소개하고 가장 중요한 문제점 중 하나인 quadratic complexity barrier를 소개한다. 이 문제를 해결하기 위한 최근 연구 동향을 소개하고, Secure Aggregation에서 해결되지 않은 문제와 향후 연구 방향을 논의한다.

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