엣지 및 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 대한 지속 가능한 연합 강화 학습 연구

User A Study on Sustainable Edge and Cloud Computing Paradigm based on Federated Reinforcement Learning

  • 우정현 (상지대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김성원 (상지대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 서병석 (상지대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고광만 (상지대학교 컴퓨터공학과)
  • Jung-Hyun Woo (Dept. of Computer Engineering, Sang-Ji University) ;
  • Sung-Won Kim (Dept. of Computer Engineering, Sang-Ji University) ;
  • Byung-seok Seo (Dept. of Computer Engineering, Sang-Ji University) ;
  • Kwang-Man Ko (Dept. of Computer Engineering, Sang-Ji University)
  • 발행 : 2024.05.23

초록

엣지-클라우드 통신네트워크에서의 지속 가능한 사이버 보안 솔루션을 개발하기 위한 연구는 중요성을 갖는다. 최근의 기술 발전으로 인해 엣지 디바이스와 클라우드 서비스 간의 통신이 활발해지면서 보안 위협이 증가하고 있다. 이에 따라 연합 강화 학습과 같은 첨단 기술을 활용하여 보안 취약점을 탐지하고 대응하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 엣지-클라우드 환경에서의 보안 취약점을 식별하고 대응하기 위해 연합 강화 학습을 기반으로 한 솔루션을 제안한다. 이를 통해 네트워크의 안전성을 보장하고 사이버 공격에 대응할 수 있는 기술을 개발하기 위해, 엣지-클라우드 환경에서의 보안 취약점을 식별하고 대응하기 위해 연합 강화 학습 기반으로 한 솔루션을 소개한다.

키워드

참고문헌

  1. Matthew Hagan, Fahad Siddiqui, Sakir Sezer "Enhancing Security and Privacy of Next-GenerationEdge Computing Technologies" PST. Fredericton, NB, Canada. 2019, pp 2-3
  2. 한채림, 이선진, 이일구 "산업용 사물 인터넷을 위한 프라이버시 보존연합학습 기반 심층강화학습모델" 정보보호학회, 이화여자대학교, 2023, pp 2-3