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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,210 - 2,214 (5page)
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Split learning, a distributed learning approach that divides the model into client and server components based on a cut-layer, has recently gained attention. Moving the cut-layer closer to the client reduces computation complexity but raises data privacy concerns regarding the original input data. This study analyzes this trade-off through attack simulations on a text-based COVID-19 prediction model. The results show that increasing the distance of the cut-layer from the client side reduces the success rate of inference attacks on the original data, while decreasing model efficiency. Careful consideration of this trade-off is crucial for designing effective split learning models that balance privacy and computation requirements.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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