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인공지능의 학습 데이터 부족 문제와 사생활 침해 문제를 해결하기 위해 고안된 연합 학습 (FL)은 여러 클라이언트가 학습에 참가하는 특징으로 데이터 긴밀성과 효율적인 데이터 처리를 가능케 한다. 본 연구는 연합 학습을 사물인터넷 (IoT)과 융합하여 인프라를 설계하고 구축하였다. 또한 융합한 인프라를 통해 네트워크 보안이라는 도메인에 주목하여 사이버 공격 탐지 모델을 구상하고, 성능 측정을 통해 연합 학습의 적용 범위를 확장한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 문경호 [ Kyeong-Ho Moon | 아주대학교 소프트웨어학과 ]
• 김명준 [ Myeong-Jun Kim | 아주대학교 소프트웨어학과 ]
• 임정현 [ Junghyun Lim | AI융합네트워크학과 ]
• 노병희 [ Byeong-Hee Roh | AI융합네트워크학과 ] 교신저자

참고문헌