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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산과학기술원 Ulsan National Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 이정혜 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100015140 |
과제고유번호 | 1711112075 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-10-16 |
키워드 | 분산형 데이터.예측 형.베이지안 학습.차등정보보호.동형암호.로지스틱 회귀모형.생존 모형.프라이버시.보안. |
□연구개요
본 연구의 목표는 분산되어있는 데이터 상에서 머신러닝 기반의 예측 모형 개발을 위하여 개인 프라이버시 보호 및 시스템 보안이 보장되는 연합 시스템을 개발하는 것이다. 이것은 기존의 머신러닝을 위한 데이터를 한 곳에 합치는 접근법과는 다른 새로운 접근법으로, 분산된 데이터 상에서 안전하게 수행될 수 있는 머신러닝 기법 자체를 개발하는 것이다. 이런 시스템을 개발하는 것에 있어 가장 큰 장애물은 개인 프라이버시 누출 및 해킹과 관련된 시스템 보안 문제이다. 본 연구에서는 데이터 수집 기관들 사이에서 중간 통계값만을 교환
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