한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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연합학습 모델에 대한 특성 추론 공격 및 방어 기법에 대한 연구

A Survey on Property Inference Attack and Defense Technique for Federated Learning Model

  • 김현준 (서울대학교 전기정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 조윤기 (서울대학교 전기정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기정보공학부, 반도체공동연구소)
  • Hyun-Jun Kim (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Yun-Gi Cho (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Yun-Heung Paek (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

본 논문에서는 연합학습 모델을 타겟으로 하는 특성 추론 공격 및 방어 기법과 관련된 연구들을 소개한다. 연합학습 시스템에 특화된 2가지 특성 추론 공격 및 이에 대한 방어 기법들에 대해 정리하고, 향후 연구 방향을 조망하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No.2020-0-01840,스마트폰의 내부데이터 접근 및 보호 기술 분석)과 2023년도BK21 FOUR 정보기술미래인재 교육연구단의 지원을 받았으며, 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임(IITP-2023-2020-0-01602).