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Anti Math Math Club
Privacy Preserving Machine Learning (3) - Homomorphic Encryption
이전 포스트에서 Privacy를 보존하며 머신러닝을 할 수 있는 기법의 예시로 Federated Learning과 Differential Privacy에 대해서 알아보았습니다(혹시 이전 글을 읽어보시지 않았다면 한번쯤 읽어보는것을 추천드립니다). 시리즈의 마지막이 될 이번 글에서는 Homomorphic Encryption(동형암호)에 대해서 소개하도록 하겠습니다. 암호에 대해서는 많이들 들어보셨을거라고 생각합니다. 보안이라는 개념에 대해서 가장 많이들 떠올리는 예시가 바로 암호이며, 암호는 우리가 공개하고 싶지 않은 정보를 숨길 수 있도록 도와줍니다. 암호는 크게 대칭키 암호와 공개키 암호로 나눌 수 있는데, 예시를 들어 설명하자면 다음과 같습니다. 살다보니 갑자기 하늘에서 다이아 여러개가 떨어져서(?)..
Machine Learning & Deep Learning/Privacy Preserving ML
2021. 6. 16. 22:21