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    연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터 프라이버시를 보장하면서 분산 환경에서 모델을 학습할 수 있는 장점을 제공하지만, 적대적 예제(adversarial example)에 취약하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 서버 측 Knowledge Distillation(KD)을 활용한 사후(post-hoc) 방어 전략을 제안하고, FGSM(Fast Gradient Sign Method)과 PGD(Projected Gradient Descent) 공격에 대한 효과를 실험적으로 분석하였다. MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN 다섯 가지 데이터셋을 대상으로 서버-사이드, 모든 클라이언트 공격(localALL), 단일 클라 ... 전체 초록 보기

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