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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
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본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Method
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jagielski, Matthew / 2019 / Differentially private fair learning / International Conference on Machine Learning
이순환 / 2016 / 개인정보 비식별 조치 가이드라인의 법적 문제와 개인정보보호법제 개선방향 / 공법연구 45(2):257~287
Cheon, J. H. / 2017 / Homomorphic encryption for arithmetic of approximate numbers / International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security :409~437
Park, S / 2020 / HE-friendly algorithm for privacy - preserving SVM training / IEEE Access 8:57414~57425
Kim, M. / 2018 / Secure logistic regression based on homomorphic encryption: Design and evaluation / JMIR medical informatics 6(2):e19
이순환 / 2016 / 개인정보 비식별 조치 가이드라인의 법적 문제와 개인정보보호법제 개선방향 / 공법연구 45(2):257~287
Cheon, J. H. / 2017 / Homomorphic encryption for arithmetic of approximate numbers / International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security :409~437
Park, S / 2020 / HE-friendly algorithm for privacy - preserving SVM training / IEEE Access 8:57414~57425
Kim, M. / 2018 / Secure logistic regression based on homomorphic encryption: Design and evaluation / JMIR medical informatics 6(2):e19
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