Development of Global Model Update Security Technology for Verifiable Vehicular Federated Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국내연수
2026년
2340064386
교육부
한국연구재단
경북대학교
권덕규
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
대구광역시 북구
정보/통신 > 국방정보통신 > 정보보호
본 연구의 최종 목표는 연합학습 기반 차량 네트워크 환경에서 사용자 중심 및 검증가능한 데이터 추적을 동시 제공하는 보안 프레임워크의 설계 및 구현임.이를 위해 다음의 세부 목표를 설정함.1. 컨소시엄 블록체인 및 커밋먼트 기반 책임추적 및 데이터 주권 보장 체계 개발2. 공격자 모델 및 시뮬레이션 기반 보안성 입증3. 테스트베드 구축, 규모별 처리량/지연 평가 ...
1. 연합 학습 기반 차량 네트워크 환경의 동향 및 보안 취약점 분석- 제로 트러스트 보안 모델 기반 신뢰 통신 방안 정립 : NIST, ITU 등- 연합 학습 기반 차량 네트워크 환경에서 ... 프레임워크 제안- 암호화 알고리즘 선정, 데이터 업로드/AI 모델 업데이트 프로토콜 설계- 최신 사이버 보안 규정, 정보보안 규정 준수 : IEEE 802.1X 표준 프로토콜, NIST SP 800-53, ...
1. 본 연구는 연합 학습 기반 차량 네트워크 환경에서 보안, 데이터 주권, 책임추적성, 검증가능성을 통합적으로 보장하는 프레임워크를 제시함으로써, 기존의 서버 중심 보안 연구를 사용자 중심 관점으로 확장하는 학술적 의의를 가짐2. 사용자?서버 간 인증, 데이터 활용 검증, 모델 업데이트 추적, 블록체인 기반 이력 관리를 결합한 통합 보안 구조를 통해 차량 네트워크 ...