- 요약 본 발명은 하이브리드 시스템을 위한 분산 ID 및 블록체인 기반의 검증가능한 연합학습을 수행하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 연합학습을 수행하는 파라미터서버의 신원을 증명하기 위한 크리덴셜 및 DID문서를 생성하고, 파라미터서버에서 복수의 클라이언트(노드)에 연합학습을 수행하기 위한 로컬학습을 요청하는 경우에, 복수의 클라이언트에서는 파라미터서버의 신원을 검증하고 검증이 정상적으로 완료된 경우에 로컬학습을 수행하여 그 결과를 상기 파라미터서버에 제공하여, 학습데이터의 보안을 강화할 수 있는 하이브리드 시스템을 위한 분산 ID 및 블록체인 기반의 검증가능한 연합학습을 수행하는 방법에 관한 것이다.
- 대표 청구항 학습모델에 대한 연합학습을 수행하는 파라미터서버 및 복수의 노드를 포함하는 하이브리드 시스템 상에서 블록체인을 기반으로 상기 파라미터서버에 대한 검증가능한 연합학습을 수행하는 방법으로서,상기 파라미터서버에 의하여, 분산ID발급서버에 상기 파라미터서버에 대한 크리덴셜의 생성을 요청하고, 상기 분산ID발급서버로부터 상기 요청에 따른 크리덴셜을 제공받는 크리덴셜발급단계;상기 파라미터서버에 의하여, 상기 파라미터서버의 DID식별자 및 공개키를 포함하는 DID문서를 생성하고, 제1 블록체인 네트워크에 상기 DID문서의 등록을 요청하는 DID문서등록단계;상기 파라미터서버에 의하여, 상기 하이브리드 시스템에 포함된 복수의 노드 각각에 로컬학습의 수행을 요청하는 로컬학습요청단계;상기 파라미터서버에 의하여, 상기 로컬학습요청단계를 통해 요청을 받은 복수의 노드 각각으로부터 상기 크리덴셜의 제공을 요청받고, 상기 복수의 노드 각각에 상기 크리덴셜을 제공하는 크리덴셜제공단계;상기 복수의 노드 각각에 의하여, 상기 크리덴셜제공단계에서 제공받은 크리덴셜 및 상기 제1 블록체인 네트워크에 등록된 상기 DID문서에 기초하여 상기 파라미터서버를 검증하고, 정상적으로 검증이 완료된 경우에 상기 파라미터서버에 검증완료정보를 송신하는 파라미터서버검증단계; 및상기 파라미터서버에 의하여, 상기 검증완료정보를 송신한 1 이상의 복수의 노드로부터 각각의 노드에 포함된 개인데이터베이스를 이용하여 수행된 상기 학습모델의 로컬학습 결과에 대한 로컬학습정보를 수신하고, 상기 로컬학습정보에 기초하여 상기 학습모델에 대한 연합학습을 수행하는 연합학습수행단계;를 포함하는, 블록체인을 기반으로 상기 파라미터서버에 대한 검증가능한 연합학습을 수행하는 방법.
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대표 도면
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전략기술 분류
사이버보안
데이터, AI 보안 - 출원번호 10-2022-0116790 KIPRIS
- 출원일 2022-09-16
- 공개번호 10-2024-0038252
- 공개일 2024-03-25
- 등록번호
- 등록일
- 우선권 번호
- 우선권 국가
- 우선권 주장일
- 현재 상태 심사중
- 현재 권리자
- IPC 코드 H04L-009/00, G06N-020/00, H04L-009/32, H04L-009/08

































































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