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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 589 - 598 (10page)
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온라인상에 축적되는 디지털 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 데이터들은 매우 큰 잠재적 가치를 갖고 있다. 국가 및 기업들은 방대한 양의 데이터로부터 다양한 부가가치를 창출하고 있으며 데이터 분석 기술에 많은 투자를 하고 있다. 그러나 데이터 분석에서 발생하는 프라이버시 문제는 데이터의 활용을 저해하는 큰 요인으로 작용하고 있다. 최근 신경망 모델 기반의 분석 기술에 대한 프라이버시 침해 공격들이 제안됨에 따라 프라이버시를 보존하는 인공 신경망 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 이에 따라 엄격한 프라이버시를 보장하는 차분 프라이버시 분야에서 다양한 프라이버시 보존형 인공 신경망 기술에 대한 연구가 수행되고 있지만, 신경망 모델의 정확도와 프라이버시 보존 강도 사이의 균형이 적절하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 프라이버시와 모델의 성능을 모두 보존하고 모델 전도 공격에 저항성을 갖는 차분 프라이버시 기술을 제안한다. 또한, 프라이버시 보존 강도에 따른 모델 전도 공격의 저항성을 분석한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 연구 배경
III. 모델 전도 공격에 안전한 차분 프라이버시를 만족하는 신경망 학습 기법
IV. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification,” In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1026-1034, Dec. 2015.
O. Vinyals, Ł. Kaiser, T. Koo, S. Petrov, I. Sutskever, and G. Hinton, “Grammar as a foreign language,” In Advances in neural information processing systems, pp. 2773-2781, Dec, 2015.
C. J. Maddison, A. Huang, I. Sutskever, and D. Silver, “Move evaluation in Go using deep convolutional neural networks,” arXiv preprint arXiv:1412.6564, 2014.
M. Fredrikson, E. Lantz, S. Jha, S. Lin, D. Page, and T. Ristenpart, “Privacy in pharmacogenetics: An end-to-end case study of personalized warfarin dosing,” In 23rd USENIX Security Symposium, pp. 17-32, Aug. 2014.
M. Fredrikson, S. Jha, and T. Ristenpart, “Model inversion attacks that exploit confidence information and basic countermeasures,” In Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 1322-1333, Oct, 2015.
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C. J. Maddison, A. Huang, I. Sutskever, and D. Silver, “Move evaluation in Go using deep convolutional neural networks,” arXiv preprint arXiv:1412.6564, 2014.
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