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동형암호2

연합학습(Federated Learning) 정의- 저장 데이터를 직접 공유하지 않는 다수의 로컬 기기와 하나의 중앙 서버가 협력하여 AI 모델을 학습하는 분산형 머신 러닝(Machine Learning) 키워드- 분산, 프라이버시 보호, 지역모델, 전역모델, 취합, 갱신, FedSGD, FedAVG, 차등정보보호, 동형암호, 다자간계산 메커니즘 기술요소① 전역(Global) 모델 분배(Broadcast) - 서버는 사전에 정의한 최적 참여자를 선정한 후 각 단말로 수행해 야 할 작업 관련 정보를 전달  ② 지역 모델 갱신(Local Update) - 단말에 저장된 개인 데이터를 사용하여 로컬 AI 모델을 생성  ③ 지역 모델 취합(Aggregate) - 서버와 접속 등 특정 조건 만족 시, 단말은 생성한 로컬 AI 모델 결과값(파라미터)을 압축・.. 2024. 9. 20.
개인정보 보호 강화 기술(PET, Privacy-Enhanced Technology) 특정 개인정보 또는 데이터 보호 기능을 달성하거나 개인 또는 자연인 그룹의 개인정보를 위협으로 부터 보호하기 위한 기술 1. Encryption (암호화):     - Partially Homomorphic (부분 동형 암호화)    - Somewhat Homomorphic (준 동형 암호화)    - Fully Homomorphic (완전 동형 암호화) 2. Pseudonymization (가명화) 3. Anonymization (익명화):    - k-anonymization    - l-diversity    - t-closeness 4. Data summarization (데이터 요약) 5. Decentralized learning (분산 학습) 6. Differential privacy (차등 .. 2024. 8. 2.