Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.05a
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  • Pages.113-116
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Realization of Homomorphic Encrypted Deep Learning Models

동형암호를 활용한 딥러닝 모델 학습에 대한 연구

  • Nam, Kevin (Dept. of Electrical and Computer Enginering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Cho, Myunghyun (Dept. of Electrical and Computer Enginering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Kim, Hyunjun (Dept. of Electrical and Computer Enginering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Paek, Yunheung (Dept. of Electrical and Computer Enginering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University)
  • 남기빈 (서울대학교 전기정보공학부. 반도체공동연구소) ;
  • 조명현 (서울대학교 전기정보공학부. 반도체공동연구소) ;
  • 김현준 (서울대학교 전기정보공학부. 반도체공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기정보공학부. 반도체공동연구소)
  • Published : 2021.05.12
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Abstract

동형암호를 활용한 딥러닝 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 딥러닝 모델에는 비선형함수가 활용되고 연산량이 점점 많아지는 추세지만, 이러한 점들은 동형암호 연산의 대표적인 제한사항들이다. 이러한 제한점들을 극복할 수 있는 방안들을 소개하며 그 근거를 간단한 실험들을 통해 증명하여 동형암호 딥러닝 모델 설계를 위한 가이드라인을 제공한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020R1A2B5B03095204). 이 논문은 2021년도 BK21 FOUR 정보기술 미래인재 교육연구단에 의하여 지원되었음. 이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2018-0-00230, (IoT 총괄/1세부) IoT 디바이스 자율 신뢰보장 기술 및 글로벌 표준기반 IoT 통합보안 오픈 플랫폼 기술개발 [TrusThingz 프로젝트])