Research on Secure and Resource-Efficient Federated Learning Framework for Defense AI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형A)
2026년
2710106593
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려사이버대학교 산학협력단
최대영
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2029.02.28
8,275만원
8,275만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 특성을 프로토타입에 반영하는 집계 방식을 통해 국방 전술데이터 등에 적용 가능한 결측치 강건 연합학습 알고리즘 개발o 국방 AI를 위한 연합학습 프레임워크 설계 및 SW 패키징 - 보안성(과제 1), 자원 효율성(과제 2), 결측치 강건성(과제 3)을 갖춘 통합 연합학습 프레임워크 설계 - 개발된 알고리즘들을 모듈화하여 국방 분야에서 실제 활용 가능한 SW 패키지로 구
... 1) 연구내용 및 목표 - 데이터 분포 추론 공격 및 방어 알고리즘 개발o 연구 배경 - 연합학습에서는 모델 파라미터를 전송하기 때문에 통신 구간 또는 서버에서 파라미터가 노출될 경우 보안 및 프라이버시 문제가 발생할 수 있으며, 이는 데이터 보안이 중요한 국방 도메인에서 특히 심각한 문제로 부각될 수 있음 - 뉴럴네트워크를 gradient descent로 학습할 때, 학습데이터 ...
... 스마트 팩토리, 스마트 시티, 의료 등 다양한 분야에서 프라이버시가 보장된 AI 시스템 개발에 적용2) 연구과제의 기대효과o 과학기술적 기대효과와 파급효과 - 국방, 헬스케어 등 데이터 보안이 중요한 도메인에서 활용할 수 있는 새로운 데이터 분포 추론 공격 및 방어 방법을 제시함으로써 안전한 연합학습 프레임워크 연구에 기여함 - ProtoNorm 개발을 통해 자원 제약적 환경에서도 ...