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Oral Session I 통신/IoT

IoT 플랫폼을 활용한 사이버 공격 탐지 목적 연합 학습 모델 구현
Implementation of a Federated Learning Model for Cyber Attack Detection Utilizing IoT Platforms

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2025 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2025.05)바로가기
  • 페이지
    pp.35-37
  • 저자
    문경호, 김명준, 임정현, 노병희
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468899

원문정보

초록

한국어
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

키워드

연합 학습 IoT 사이버 공격 탐지 융합 플랫폼

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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