페드텐서 FedTensor

모든 디지털 시스템의 신뢰는 견고한 보안 설계에서 시작됩니다. 본 문서에서는 전통적인 보안 모델의 개념을 살펴보고, 데이터가 분산된 '연합 학습' 환경에서는 어떤 독특한 보안 모델이 요구되는지, 그리고 이를 강화하기 위한 기술은 무엇인지 심층적으로 알아봅니다. 1. 보안 모델(Security Model)의 일반적인 정의보안 모델이란 특정 시스템에서 '누가, 무엇을, 어떻게 할 수 있는가'를 정의하는 보안 정책(Security Policy)을 명문화하고 구현하기 위한 설계도입니다. 이는 시스템이 어떻게 보안 목표(기밀성, 무결성, 가용성 등)를 달성할 것인지를 명확하게 정의하는 규칙과 관행의 집합입니다. 보안 모델의 핵심 목적은 다음과 같습니다.정책 명문화: "어떤 주체(Subject)가 어떤 객체(Ob..

연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 클라이언트(예: 스마트폰, 병원)가 로컬에서 모델을 학습한 뒤, 그 결과(모델 업데이트)만을 중앙 서버에 공유하여 전체 모델을 개선하는 분산형 기계학습 방식입니다. 데이터가 로컬 환경을 벗어나지 않아 개인정보보호에 큰 장점이 있지만, 모델 업데이트 값 자체에 민감한 정보가 포함될 수 있으며, 시스템의 분산된 특성으로 인해 새로운 보안 위협이 발생할 수 있습니다. 따라서 본 문서는 연합학습 시스템을 안전하게 구축하고 운영하고자 하는 개발자 및 보안 설계자를 위해, 보안 모델 수립부터 위협 모델링, 그리고 핵심 방어 전략에 이르는 체계적인 접근법을 제시하는 것을 목표로 합니다.1. 보안 모델개념보안 모델은 시스템이..

연합학습의 핵심 구조: 허브-앤-스포크 토폴로지연합학습(Federated Learning) 시스템의 가장 일반적인 구조는 허브-앤-스포크(Hub-and-Spoke) 토폴로지를 기반으로 합니다. 이는 중앙 서버(Hub)가 다수의 클라이언트(Spoke)와 연결되어 데이터 교환 없이 인공지능 모델을 훈련하는 분산형 학습 방식을 효율적으로 구현하는 핵심적인 구조입니다. 허브-앤-스포크 토폴로지란?허브-앤-스포크는 원래 물류 및 운송 네트워크에서 효율성을 극대화하기 위해 사용된 모델입니다. 중앙 집중식 허브를 통해 모든 물품이 모이고, 각 목적지(스포크)로 분산되는 방식입니다. 이 개념이 연합학습에 적용되면서 다음과 같은 구성 요소로 이루어진 시스템 아키텍처를 의미하게 되었습니다.허브 (Hub): 중앙 서버 전체..

1. 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC)이란?현대 사회에서 데이터는 막대한 가치를 지니지만, 동시에 개인정보, 기업비밀 등 민감한 정보를 포함하고 있어 그 공유와 활용에 큰 제약이 따릅니다. 보안 다자간 계산(SMPC)은 이러한 딜레마를 해결하는 혁신적인 암호 기술로, 서로 신뢰하지 않는 여러 참여자가 각자의 데이터를 공개하지 않고도 공동으로 분석하고 활용할 수 있게 해줍니다. '데이터를 사용하되, 노출하지 않는다(Compute on data without seeing it)'는 원칙을 실현하여, 프라이버시를 지키면서 데이터의 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다. 신뢰할 수 있는 제3자(TTP, Trusted Third Party)가 존재한다면 이 문제..

이 글에서는 유방암 진단 결과가 양성으로 나온 경우 실제로 유방암에 걸렸을 확률을 계산하는 식을 유도합니다. 또한 진단을 전후하여 달라지는 확률에 대하여 베이지안 추론 방식으로 설명해 보고자 합니다.문제 정의관심 대상군에 속하는 여성의 1%가 유방암에 걸린다고 알려져 있습니다. 병원을 방문한 어떤 여성의 진단 결과가 양성으로 나왔고 진단에 사용한 장비의 민감도는 90 %, 특이도는 85% 입니다. 그렇다면 그 여성이 실제로 유방암에 걸렸을 확률은 얼마입니까?진단 장비의 성능혼동행렬(Confusion Matrix)진단 장비의 성능을 파악하기 위하여 질병의 유무를 알고 있는 사람들을 대상으로 진단을 수행하고 아래와 같이 혼동행렬을 작성합니다.A: 진양성(True Positive) 수B: 위양성(False P..