연합 학습 시스템의 보안 및 확장 가능한 클라이언트 인증
분산화를 강조하는 연합 학습 시스템은 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장하며 협력적인 모델 훈련을 가능하게 합니다. 이러한 분산 시스템에서 클라이언트 인증은 무단 접근을 방지하고, 모델 준비 과정에서 승인되지 않은 사용자가 예외적이거나 관련 없는 사실을 추가하여 모델을 약화시키거나 오염시키고 일관성을 해치는 것을 막는 중요한 요소입니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 2단계 클라이언트 검증 파이프라인을 제안합니다. 제안하는 프레임워크는 1단계에서 확률적 자료 구조를 활용한 경량 사전 필터를 도입합니다. 정적 …