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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울사이버대학교 |
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연구책임자 | 천지영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009233 |
과제고유번호 | 1711189677 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-10-02 |
키워드 | 연합 학습.프라이버시 보호.암호화 기술.데이터 분석.Federated Learning.Privacy Preserving.Cryptography.Data Analysis. |
□ 연구개요
본 연구는 프라이버시를 보호하는 연합 학습 기술의 개발을 목표로 하며, 연합 학습 시스템 내에서 발생할 수 있는 프라이버시 문제의 식별 및 해결책을 모색함. 연구는 초기 단계에서 연합 학습과 관련된 프라이버시 문제를 분석하고, 이후 단계에서는 프라이버시를 보호하는 기술과 알고리즘을 개발하여, 다양한 환경에서의 적용 가능성을 탐구함. 이를 통해, 사용자 데이터의 보호를 강화하며, 동시에 연합 학습의 효율성과 활용도를 높이는 방안을 제시함
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 프라이버시 보호를 최우선
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