신용카드 사기 탐지 위한 프라이버시 보존 데이터 증강
신용카드 사기는 매년 수십억 달러의 손실을 발생시키지만, 프라이버시 문제로 인해 은행 간 거래 데이터 공유가 어렵습니다. 이로 인해 연합 학습(Federated Learning, FL) 환경에서 사기 샘플 부족 문제가 발생하며, 이는 통일된 모델 훈련에 큰 제약이 됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 연합 학습 합성 소수 오버샘플링 기법(FL-SMOTE)을 제안합니다. 이 기법은 부분 동형 암호화와 완전 동형 암호화의 장점을 결합하여 성능과 보안을 강화합니다. 특히, 유클리드 거리 합산, 암호문 비교, 프라이버시 보존 …