FedTensor

1. 개요 연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터가 생성된 위치(예: 모바일, 병원)에서 데이터를 버로 이동시키지 않고 머신러닝 모델을 훈련하는 분산형 AI 기술입니다. 이는 사용자의 개인정보를 보호하면서도 대규모 데이터를 활용할 수 있는 강력한 패러다임으로 주목받고 있으며, 이로 인해 기존과 다른 새로운 보안 위협에 직면하고 있습니다. 하지만 데이터가 중앙화되지 않는다는 특성은 기존의 데이터 센터 중심 보안 모델로는 대응하기 어려운 새로운 공격 벡터와 보안 취약점을 야기합니다. 따라서 연합학습 시스템을 안전하게 구축하고 운영하기 위해서는 잠재적 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 위협 모델링(Threat Modeling) 프로세스가 필수적입니다. 본 문서는 STRIDE 방법론을 활..

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..