Heterogeneous Compression in Federated Learning and Blockchain-based Adaptive Tamper-Proofing for Intelligent Industrial IoT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형A)
2026년
2710106575
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립금오공과대학교
전태수
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2029.02.28
9,510만원
9,510만원
응용연구
대학
경상북도 구미시
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 사물인터넷 응용서비스
기존 압축 기술과 연합학습의 비호환성을 해결하기 위해, 경량 블록체인 기반의 적응형 가중치 정량화 기법을 제안하고, 산업체 협력으로 실제 IoT 환경에서 검증한다.본 연구는 기존의 단순 압축 기술이나 일반적인 블록체인 연합학습이 해결하지 못한 '기기 이질성(Heterogeneity)'과 '지능형 비잔틴 공격(Byzantine Attack)' 문제를 동시에 ...
... 블록체인 통합 구현 가능성을 확인하기 위하여 PoC를 구축한다. 이를 통하여 본 연구에 필요한 IIoT향 실효성있는 연합학습 모델 및 PoC를 확보하고자 한다.2차년도에서는 경량 블록체인 기반 보안 기술을 연구하고 이를 활용하여 연합학습 비잔틴 공격을 방어할 수 있는 기술을 연구 개발한다. 연합학습 모델을 이질적 사양의 기기로 구성된 IIoT에 배포하기 위한 통합 기술을 연구한다. ...
... 협력 기업과 연계한 리빙랩 실증을 통해 기술 성숙도를 검증한다. 특히, 개발된 '경량 IoT 보안 모듈'은 협력 제조사에 기술이전되어 중소기업의 스마트 팩토리 보안 역량을 강화하는 데 즉시 ... 또한, 데이터 외부 반출 없는 협업 학습과 블록체인 기반의 제로 트러스트(Zero-Trust) 보안을 실현하여, 기업 데이터 주권을 보장하고 사이버 위협으로 인한 공정 중단 리스크를 원천 차단함으로써 ...