信頼できる IoT デバイスのための連邦学習と差分プライバシーの毒素防止

IoTデバイスを活用したデータ収集と分析では、デバイスの毒素攻撃に対する脆弱性が大きな課題となっている。本研究では、TrustZone-Mセキュリティ拡張機能を活用し、デバイス内部での状態の正当性を検証することで、連邦学習や差分プライバシーの手法に対する毒素攻撃を効果的に防止する手法を提案する。