Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 조성현 | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-21T01:22:14Z | - |
dc.date.available | 2024-08-21T01:22:14Z | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.citation | 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집, page. 2219-2222 | en_US |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11132917 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/191713 | - |
dc.description.abstract | Federated Learning (FL) is a novel learning paradigm that trains a model cooperatively. In FL, participants can train the model without sharing their data. However, it means the model is vulnerable to backdoor attack. Through the backdoor attack, the attacker can manipulate the output of the model with certain features. To address the problem, backdoor defense methods have been studied. In this paper, we introduce and analyze the studies. Moreover, future research issues are presented at the end of the paper. | en_US |
dc.description.sponsorship | 이 논문은 2022년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2018R1D1A1B07049043)과 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 (No. 2021-0-00368, 6G 서비스를 위한 인공지능/머신러닝 기반 자율형 MAC 개발) 및 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 (No. 2022-0-00704, 초고속 이동체 지원을 위한 3D-NET 핵심 기술 개발)을 받아 수행된 연구임. | en_US |
dc.language | ko | en_US |
dc.publisher | IEIE | en_US |
dc.relation.ispartofseries | ;2219-2222 | - |
dc.title | 연합학습에서의 백도어 공격에 대한 방어 기법 연구 | en_US |
dc.title.alternative | A Study on Backdoor Defense Methods in Federated Learning | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 1-4 | - |
dc.contributor.googleauthor | 권용석 | - |
dc.contributor.googleauthor | 안세영 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김수형 | - |
dc.contributor.googleauthor | 조성현 | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF COMPUTING[E] | - |
dc.sector.department | SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE | - |
dc.identifier.pid | chopro | - |
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