제134회 정보관리기술사 2교시 4번 — 연합학습(Federated Learning)과 엣지 AI 프라이버시
연합학습(FL) FedAvg 알고리즘·수평/수직/전이 FL 유형·차분 프라이버시·보안 집계·엣지 AI 계층적 FL 아키텍처 및 도전 과제 해결 방안
연합학습(FL) FedAvg 알고리즘·수평/수직/전이 FL 유형·차분 프라이버시·보안 집계·엣지 AI 계층적 FL 아키텍처 및 도전 과제 해결 방안
프라이버시 강화 기술(PET) 개념, 동형암호·차분 프라이버시·영지식 증명의 원리와 적용 분야를 비교 해설합니다.
연합학습의 정의, 수평·수직·연합 전이학습 3가지 유형, FedAvg 알고리즘, GDPR 연계, Gradient Inversion 공격과 차분 프라이버시 대응을 기술사 모범답안으로 정리합니다.
ML 모델의 예측 출력을 반복 쿼리하여 훈련 데이터를 재구성하는 모델 전도 공격의 원리, 멤버십 추론·모델 추출 공격과의 비교, 차분 프라이버시 대응을 해설합니다.