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초록

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연합 학습은 데이터 프라이버시 보호에 뛰어남과 동시에 낮은 통신 비용을 달성할 수 있으며, 이를 통해 모델의 학습 데이터 양이 적거나 성능이 낮은 문제를 해결할 수 있다. 본 연구는 사물인터넷 (IoT) 플랫폼 상에 네트워크 공격 탐지 분야에서 활용할 수 있는 탐지 모델의 구조를 제안하고, 연합학습을 통해 기존 모델의 성능을 높이고 학습 시간을 낮추는 등 개선 방법에 대해 제안한다.

목차

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

저자

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

참고문헌