Resilient and Efficient Federated Learning for IoT Security
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113704
과학기술정보통신부
한국연구재단
강원대학교 삼척캠퍼스
JOSHI GYANENDRA PRASAD
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
5,549만원
5,549만원
기초연구
대학
강원특별자치도 삼척시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... and Efficient Federated Learning for IoT Security)를 개발하는 것이다. 기존 중앙집중식 IDS는 원시 네트워크 트래픽을 수집·전송해야 하므로 개인정보 보호, 대역폭 병목, 확장성 측면에서 한계를 가진다. 또한 기존 FL 기반 IDS 연구는 통신 비용 절감, 비잔틴 공격 대응, 미지 공격 탐지, 트래픽 분포 변화 대응 중 일부만을 개별적으로 ...
본 연구는 ReFLex 프레임워크 구현을 위해 다섯 가지 핵심 모듈을 중심으로 수행된다. 첫째, 각 IoT 클라이언트는 5-layer MLP 인코더를 이용하여 입력 트래픽 특성을 128차원 L2 정규화 임베딩 공간으로 변환하고, 클래스별 평균 임베딩을 EMA 프로토타입 뱅크에 저장한다. 이를 통해 전체 모델 파라미터 대신 클래스별 프로토타입만 전송함으로써 ...
... 탐지 분야의 우수 학술지 및 학회 논문으로 발표하고, 코드, 모델 가중치, 데이터셋 분할 정보, Docker 기반 실행 환경을 공개하여 후속 연구의 재현성과 확장성을 높일 계획이다. 기술적으로는 ... 스마트 인프라, 커넥티드 헬스케어, 스마트 팩토리, 무선 센서 네트워크 등 대규모 분산 IoT 시스템의 침입탐지 고도화에 활용될 수 있다. 또한 변화하는 공격 패턴과 미지 공격에 능동적으로 대응함으로써 ...