Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 100%).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.505-508
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Trends in deep learning techniques based on Homomorphic Encryption
동형암호 기반 딥러닝 기법 연구 동향
- Lim, Se-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kang, Yea-Jun (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kim, Won-Woong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University)
- 임세진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 강예준 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 김원웅 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
- Published : 2022.05.17
Abstract
딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.
Keywords