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수직 연합학습에서의 백도어 공격 연구
A Study on Backdoor Attack against Vertical Federated Learning 원문보기

한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회, 2023 May 18, 2023년, pp.582 - 584  

조윤기 (서울대학교 전기정보공학과, 반도체연구소) ,  김현준 (서울대학교 전기정보공학과, 반도체연구소) ,  한우림 (서울대학교 전기정보공학과, 반도체연구소) ,  백윤흥 (서울대학교 전기정보공학과, 반도체연구소)

초록
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연합학습(Federated Learning)에서는 여러 참가자가 서로 간의 데이터를 공유하지 않고 협력하여 하나의 모델을 학습할 수 있다. 그 중 수직 연합학습(Vertical Federated Learning)은 참가자 간에 동일한 샘플에 대해 서로 다른 특성(Feature)를 가지고 학습한다. 또한 서로 다른 특성(Feature)에는 입력의 라벨(Label)도 포함하기 때문에 라벨을 소유한 참가자 외에는 라벨 정보 또한 접근할 수 없다. 이처럼 다양한 참가자가 학습에 참여하는 경우 악의적인 참가자에 의해 모델이 포이즈닝 될 여지가 존재함에도 불구하고 수직 연합학습에서는 관련 연구가 부족하다. 포이즈닝 공격 중 백도어 공격은 학습 과정에 관여하여 특정 입력 패턴에 대해서 모델이 공격자가 원하는 타겟 라벨로 예측하도록 오염시키는 공격이다. 수직 연합학습에서는 참가자가 학습과 추론 모든 과정에서 관여하기 때문에 백도어 공격에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 수직 연합학습에서의 최신 백도어 공격과 한계점에 대해 분석한다.

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