핵심 개념
기계 학습 모델의 개인 정보 보호를 위한 Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) 연구의 중요성과 한계를 탐구한다.
초록
Tanveer Khan, Mindaugas Budzys, Khoa Nguyen, Antonis Michalas가 PPML에 대한 연구를 수행한 내용을 소개
PPML의 개념, Privacy-Preserving Techniques (PPTs)의 중요성, Homomorphic Encryption (HE) 및 Secure Multi-party Computation (SMPC)의 응용
PPML의 이론적 기반, 최근 PPML 프레임워크의 지식 체계 및 성능 비교
PPML 연구의 재현성과 실제 응용 프로그램 간의 간극에 대한 논의
HE 및 SMPC를 사용한 PPML의 미래 연구 방향
통계
ML 모델은 데이터의 힘에 의존하며, ML 모델의 계산 비용이 높은 것이 주요 이슈임.
Privacy-Preserving Techniques (PPTs)은 ML 모델의 훈련 및 추론을 위해 중요한 역할을 함.
Homomorphic Encryption (HE) 및 Secure Multi-party Computation (SMPC)은 ML 모델의 훈련 단계에서 사용됨.
인용구
"ML 모델은 데이터의 힘에 의존하며, ML 모델의 계산 비용이 높은 것이 주요 이슈임." - PPML 연구
"Privacy-Preserving Techniques (PPTs)은 ML 모델의 훈련 및 추론을 위해 중요한 역할을 함." - PPML 연구