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초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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