차등 프라이버시와 부분 동형암호 기반 안전 추론·학습 연구

차등 프라이버시와 부분 동형암호를 활용해 IoT 환경의 협력 딥러닝 추론과 민감 데이터 처리를 안전하게 수행하는 연구

IoT 및 클라우드 기반 환경에서 데이터 민감성을 유지하면서도 학습·추론을 수행하기 위한 프라이버시 보호 메커니즘을 연구합니다. 협력 딥러닝 추론에 대해 차등 프라이버시의 실사용 가능성을 검토하고, 추론 파이프라인에서 프라이버시 보호가 성능과 통신 관점에 미치는 영향을 고려합니다. 또한 부분 동형암호의 대표 기법(Paillier, ElGamal, ASHE, Symmetria)을 비교하여 키 크기와 암호문 크기 관점의 적용 가능성을 정리합니다. 아울러 분할학습 기반 음성 데이터 보안 모델 연구를 통해 데이터 노출 경로를 줄이는 학습 구조를 확장합니다.