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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Assem Utaliyeva (Pusan National University) Yoon-Ho Choi (Pusan National University)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
143 - 156 (14page)

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연합 학습(FL)은 여러 공동 작업자 간에 분산된 모델 학습을 위한 강력한 방법론으로 부상해 데이터 공유의 필요성을 없애준다. FL은 데이터 프라이버시를 보호하는 기능으로 호평을 받고 있지만, 다양한 유형의 프라이버시 공격으로부터 자유롭지 않다. 대표적인 개인정보 보호 기술인 차분 프라이버시(DP)는 이러한 취약점에 대응하기 위해 널리 사용된다. 이 논문에서는 기존의 작업별 적응형 DP 메커니즘을 FL 환경에 적용해 성능을 평가한다. 포괄적인 분석을 통해 다양한 DP 메커니즘이 공유 글로벌 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하며, 특히 다양한 데이터 배포 및 분할 스키마에 주의를 기울인다. 이를 통해, FL에서 개인정보 보호와 유용성 간의 복잡한 상호 작용에 대한 이해를 심화하고, 성능 저하 없이 데이터를 보호할 수 있는 검증된 방법론을 제공한다.
#Differential Privacy #Federated Learning #Adaptive Differential Privacy

목차

요약
ABSTRACT
I. Introduction
II. Background & Related Work
III. Task-specific Adaptive DP in FL setting
IV. Experiment
V. Conclusion
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
S. R. Pandey, N. H. Tran, M. Bennis, Y. K. Tun, A. Manzoor and C. S. Hong, "A Crowdsourcing Framework for On-Device Federated Learning," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 5, pp. 3241-3256, May 2020, google schola J. Kang, Z. Xiong, D. Niyato, Y. Zou, Y. Zhang and M. Guizani, "Reliable Federated Learning for Mobile Networks," in IEEE Wireless Communications, vol. 27, no. 2, pp. 72-80, April 2020 google schola J. Li et al., "A Federated Learning Based Privacy-Preserving Smart Healthcare System," in IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 18, no. 3, pp. 2021-2031, March 2022, google schola M. Ali, F. Naeem, M. Tariq and G. Kaddoum, "Federated Learning for Privacy Preservation in Smart Healthcare Systems: A Comprehensive Survey," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 27, no. 2, pp. 778-789, Feb. 2023 google schola G. Shingi, "A federated learning based approach for loan defaults prediction," 2020 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), pp. 362-368, Nov. 2020 google schola

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