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NTIS 바로가기情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.30 no.5, 2020년, pp.945 - 956
The publication of data is essential in order to receive high quality services from many applications. However, if the original data is published as it is, there is a risk that sensitive information (political tendency, disease, ets.) may reveal. Therefore, many research have been proposed, not the ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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재현 데이터 생성에 있어서 주목받고 있는 GAN은 어떤 모델인가? | 최근 재현 데이터 생성에 있어서 주목받고 있는 GAN은 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하는 생성자, 실제 데이터와 가짜 데이터의 진위 여부를 판별하는 판별자로 구성되어 있으며, 생성자와 판별자를 번갈아 학습시키면서 실제 데이터와 더욱 유사한 가짜 데이터를 생성할 수 있는 모델이다. 만약 레이블이 있는 데이터에 대한 학습을 진행할 경우 CGAN을 사용하는 것이 효율적이다. | |
차분 프라이버시의 개념은 무엇인가? | 최근 ‘2020년 MIT 10대 혁신 기술’[14]에 선정된 차분 프라이버시는 주목받고 있는 강력한 프라이버시 보호 기술이다. 차분 프라이버시는 데이터베이스에 한 개인의 존재 여부와 상관없이 데이터 분석 결과의 차이가 적다는 개념으로 데이터 수집 및 분석 그리고 기계학습 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 딥러닝 모델에 차분 프라이버시를 적용하기 위해 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Decent, SGD)에서 계산되는 기울기에 정규분포를 따르는 잡음을 더해주는 DPSGD(Differential Privacy SGD)[15]가 제안되었다. | |
확률적 경사 하강법에서 계산되는 기울기에 정규분포를 따르는 잡음을 더해주는 DPSGD는 어떤 문제점이 있는가? | 특히, 딥러닝 모델에 차분 프라이버시를 적용하기 위해 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Decent, SGD)에서 계산되는 기울기에 정규분포를 따르는 잡음을 더해주는 DPSGD(Differential Privacy SGD)[15]가 제안되었다. 하지만 학습이 진행될수록 반복적으로 더해주는 잡음으로 인해 발생 하는 프라이버시 비용은 급격하게 증가한다. 이를 해결하기 위해 Abadi 등[16]은 기존의 DPSGD에 기울기의 클리핑(Clipping) 기법을 적용하여 평균 기울기의 민감도의 한계를 제한하고 반복적인 학습을 통해 발생하는 프라이버시 비용을 추적하여 효율적으로 계산하는 방법인 Moments accountant를 제안하였다. |
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