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    연합 학습 환경에서의 Task-Specific Adaptive Differential Privacy 메커니즘 평가 방안 연구
    우타리예바 아쎔, 최윤호, Vol. 34, No. 1, pp. 143-156, 2월. 2024
    https://doi.org/10.13089/JKIISC.2024.34.1.143
    주제어: Differential privacy, Federated learning, Adaptive Differential Privacy

    산업용 사물 인터넷을 위한 프라이버시 보존 연합학습 기반 심층 강화학습 모델
    한채림, 이일구, 이선진, Vol. 33, No. 6, pp. 1055-1065, 12월. 2023
    JKIISC.2023.33.6.1055
    주제어: Data optimization, Deep Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, Federated learning

    픽셀값 변환 기법을 더한 데이터 복원 공격에 의한 연합학습의 프라이버시 침해
    오윤주, 최대선, Vol. 33, No. 1, pp. 63-74, 2월. 2023
    10.13089/JKIISC.2023.33.1.63
    주제어: Federated learning, Reconstruction Attack, Privacy, Identification

    금융데이터의 성능 비교를 통한 연합학습 기법의 효용성 분석
    장진혁, 안윤수, 최대선, Vol. 32, No. 2, pp. 405-416, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.405
    주제어: Federated learning, credit data, K-anonmity, Differential-privacy, synthesis data

    그래디언트 기반 재복원공격을 활용한 배치상황에서의 연합학습 프라이버시 침해연구
    장진혁, 최대선, Vol. 31, No. 5, pp. 987-999, 10월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.5.987
    주제어: data privacy, data reconstruction, Federated learning

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