APFL: 연합학습과 GNN을 이용한 자금 세탁 방지를 위한 금융데이터 학습 방법론

Q: 이 논문에서 정의한 연합학습이란 무엇인가?

연합학습은 각 로컬 클라이언트에 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않고 인공지능 모델을 학습하는 방법이다. 이는 데이터 프라이버시 우려와 통신 네트워크 부담을 해결하기 위해 각 에이전트가 로컬 데이터를 기반으로 독립적으로 모델을 학습하고, 모델의 매개변수를 공유하여 글로벌 모델을 개선하는 방식이다.

Q: APFL 모델은 금융 데이터의 개인정보 보호를 어떻게 강화하는가?

연구 결과, APFL 모델은 실제 데이터를 직접 공유하지 않고 연합학습을 통해 모델을 학습하며, 각 로컬 에이전트의 학습 시 개인정보를 유추할 수 없도록 계정 주소를 SHA-256으로 해시한 합성 데이터를 생성하여 사용한다. 이는 개인정보 보호를 유지하면서도 원본 데이터와 동일한 학습 효율성을 나타낼 수 있음을 보여준다.

이병헌

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이병헌 (CPLabs)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,161 - 1,163 (3page)

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본 연구는 금융 분야에서 이상 거래 탐지를 위한 혁신적인 접근 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 블록체인 트랜잭션 데이터를 활용하여 직접적인 데이터 공유 없이 이상 거래를 탐지할 수 있는 모델을 개발한다. 이를 위해 연합학습(Federated Learning, FL)과 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)을 결합한 방법론을 적용하 ... 전체 초록 보기

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