[한국지능시스템학회] 연합 학습에서 개인 정보 보호를 위한 프라이버시 보존 기술 연구 - 박재훈, 김광수
- 인공지능 융합 연구실
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- 2020-11-30
요약
최근 주목받고 있는 연합학습은 인공지능 모델을 학습함에 있어 개인이 보유하고 있는 데이터를 노출시키지 않고, 개인이 학습한 모델의 가중치만 제공하여 공유 모델의 성능을 향상시킨다. 하지만 최근 가중치 정보를 이용하여 원본 데이터를 복구할 수 있는 가능성에 대한 연구 결과가 제시되었다. 따라서 가중치 정보로부터 프라이버시가 노출되지 않는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 대표적으로 프라이버시 보존 기술에 많이 사용하는 차등 정보 보호, 주성분 분석, 특이값 분해 방법을 연합학습에 적용하고, 그 결과를 평가한다.
키워드
프라이버시 보존, 연합 학습, 차등 정보 보호, 주성분 분석, 특이값 분해