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PATE-GAN(Private Aggregation of Teacher Ensembles - GAN)

개요PATE-GAN은 민감한 데이터를 보호하면서도 고품질의 합성 데이터를 생성할 수 있도록 고안된 차등 프라이버시(Differential Privacy, DP) 기반의 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network) 아키텍처입니다. PATE 프레임워크와 GAN을 결합하여 민감 정보를 포함한 원본 데이터 없이도 학습 가능한 프라이버시 보존 데이터 생성을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PATE 구조와 GAN을 결합한 프라이버시 보존 합성 데이터 생성 모델Differential Privacy 지원목적원본 데이터 노출 없이 머신러닝 모델 학습의료, 금융 등 민감 분야 적합필요성데이터 프라이버시 보호와 데이터 활용 간의 균형 필요합법적 데이터 공유 도구로 활..

개요Split Learning은 모델을 여러 장치 간에 분할하여 데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서도 협업 학습이 가능하도록 하는 프라이버시 중심의 분산 학습 기술입니다. 본 글에서는 Split Learning의 개념, 구조, 주요 기술 요소, Federated Learning과의 비교, 보안성과 활용 사례를 중심으로 실무 도입 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Split Learning은 딥러닝 모델을 클라이언트와 서버로 나누어 학습하는 방식으로, 클라이언트는 전방 레이어만 계산하고 서버는 후방 레이어를 계산합니다. 이 구조는 원본 데이터를 서버에 전송하지 않아도 되므로 프라이버시와 보안성이 크게 향상됩니다.목적: 데이터 프라이버시 보호 및 연산 분산기반 원리: 모델 분할 및 순방향/역방향 전파 분리..

개요Adversarial Training은 악의적으로 조작된 입력(적대적 예제, Adversarial Example)에도 견딜 수 있도록 딥러닝 모델을 훈련시키는 보안 중심의 학습 기법입니다. 본 글에서는 Adversarial Training의 원리와 작동 방식, 적용 기술, 장단점, 실제 활용 사례를 다루며, 보안이 중요한 AI 환경에서 이 기술의 필요성과 효과성을 설명합니다.1. 개념 및 정의Adversarial Training은 학습 과정에 적대적 예제를 포함시켜 모델이 이러한 입력에도 강인한 예측 성능을 유지하도록 만드는 기술입니다. 이는 모델을 단순히 일반적인 데이터가 아니라, 공격받을 가능성이 있는 환경에서도 작동하도록 강화합니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점을 줄이고 보안성을 높이기 위함필요성..

개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..