금융데이터의 성능 비교를 통한 연합학습 기법의 효용성 분석
Vol. 32, No. 2, pp. 405-416,
4월.
2022
10.13089/JKIISC.2022.32.2.405, Full Text:
Keywords: Federated learning, credit data, K-anonmity, Differential-privacy, synthesis data
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Keywords: Federated learning, credit data, K-anonmity, Differential-privacy, synthesis data
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[IEEE Style]
장진혁, 안윤수, 최대선, "금융데이터의 성능 비교를 통한 연합학습 기법의 효용성 분석," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 32, no. 2, pp. 405-416, 2022. DOI: 10.13089/JKIISC.2022.32.2.405.
[ACM Style]
장진혁, 안윤수, and 최대선. 2022. 금융데이터의 성능 비교를 통한 연합학습 기법의 효용성 분석. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 32, 2, (2022), 405-416. DOI: 10.13089/JKIISC.2022.32.2.405.