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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 249 - 257 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.2.249
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여러 컴퓨팅 노드를 활용하는 분산 컴퓨팅 환경에서 분산 부호화 컴퓨팅은 낙오 효과 감소, 데이터 보안 보장 등을 위해 활용되어 왔다. 그러나 많은 컴퓨팅 노드를 활용하는 분산 컴퓨팅의 특성상 컴퓨팅 노드 중 잘못된 연산 결과를 보내 전체 연산을 망치고자 하는 악의적 공격을 수행하는 비잔틴 워커가 존재할 수 있다. 본 논문에서는 행렬 곱 연산을 위한 분산 부호화 컴퓨팅에서 악의적으로 잘못된 결과를 반환하는 비잔틴 워커가 존재할 때, 이를 효과적으로 탐지하고 올바른 전체 연산 결과를 복호화하는 기법을 소개한다. 우선 악의적 공격 탐지를 위한 새로운 분산 부호화 컴퓨팅 기법을 소개하고, 이에 적합한 두 가지 집단 검증 기법을 제안한다. 또한, 분산 컴퓨팅 환경을 제공하는 아마존 웹 서비스에서 비잔틴 워커의 존재 하에 행렬 곱 연산을 수행하는 실험을 통해 비잔틴 워커 탐지에 소요되는 시간을 밝힌다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. Dean and L. A. Barroso, “The tail at scale,” Commun. ACM, vol. 56, no. 2, pp. 74-80, Feb. 2013. (https://doi.org/10.1145/2408776.2408794)
K. Lee, M. Lam, R. Pedarsani, D. Papailiopoulos, and K. Ramchandran, “Speeding up distributed machine learning using codes,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 64, no. 3, pp. 1514-1529, Mar. 2018. (https://doi.org/10.1109/TIT.2017.2736066)
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Q. Yu, M. A. Maddah-Ali, and A. S. Avestimehr, “Straggler mitigation in distributed matrix multiplication: fundamental limits and optimal coding,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 66, no. 3, pp. 1920-1933, Mar. 2020. (https://doi.org/10.1109/TIT.2019.2963864
Q. Yu, S. Li, N. Raviv, S. M. M. Kalan, M. Soltanolkotabi, and S. A. Avestimehr, “Lagrange coded computing: Optimal design for resiliency, security, and privacy,” The 22nd Int. Conf. Artificial Intell. and Statistics (AISTATS), pp. 1215-1225, Okinawa, Jap
K. Lee, M. Lam, R. Pedarsani, D. Papailiopoulos, and K. Ramchandran, “Speeding up distributed machine learning using codes,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 64, no. 3, pp. 1514-1529, Mar. 2018. (https://doi.org/10.1109/TIT.2017.2736066)
Q. Yu, M. A. Maddah-Ali, and A. S. Avestimehr, “Polynomial codes: An optimal design for high-dimensional coded matrix multiplication,” 32th Annu. Conf. NIPS, pp. 4403-4413, Long Beach, CA, Dec. 2017. (https://doi.org/10.5555/3294996.3295194)
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