FedTensor

전역 민감도(Global Sensitivity)는 데이터셋 자체와는 무관하게, 오직 질의(query) 함수에 의해서만 결정된다.1. 간단한 비유로 시작하기학교 선생님이 학생들의 키를 조사한다고 상상해 봅시다. 선생님은 두 가지 질문(질의)을 할 수 있습니다.질의 1(COUNT): "우리 반 학생은 총 몇 명인가요?"질의 2(SUM): "우리 반 학생들의 키(cm)를 모두 더하면 얼마인가요?"이때, '민감도'란 "학생 한 명이 전학을 오거나 갔을 때, 질문의 답이 얼마나 크게 변할 수 있는가?"를 의미합니다.질의 1(COUNT): 학생 한 명이 추가되거나 빠지면, '총 학생 수'는 언제나 정확히 1만큼 변합니다. 우리 반에 어떤 학생들이 있는지, 그들의 키가 몇인지는 전혀 중요하지 않습니다. 이 질의의 민..

차등 정보보호(Differential Privacy)는 "어떤 한 개인이 데이터셋에 포함되거나 포함되지 않더라도, 분석 결과는 거의 바뀌지 않아야 한다"는 강력한 개인정보보호 모델입니다. 여기서 '거의 바뀌지 않음'을 수학적으로 엄밀하게 정의하기 위해 사용되는 핵심 도구가 바로 인접 데이터셋(Adjacent Datasets)입니다. 간단히 말해, 인접 데이터셋이란 단 한 사람의 데이터만 다른 두 개의 데이터셋을 의미합니다.인접 데이터셋의 두 가지 주요 정의인접 데이터셋을 정의하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 어떤 시나리오에서 개인정보를 보호하고 싶은지에 따라 적절한 정의를 사용합니다.1. 레코드 추가/삭제 (비제한적 인접성, Unbounded Adjacency)가장 일반적인 정의입니다. 두 데이터셋..