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Gboard 학습 기간을 2개월에서 3주로 단축하고 프라이버시 예산을 3배 개선

·3·2026.10.11 13시

Google Research가 Gboard에 적용된 TEE 기반 FL 시스템을 공개해 학습 속도와 프라이버시를 강화했다.

·2·2026.10.02 09시

클라이언트의 통신 부하와 프라이버시 비용을 늘리지 않고도 2차 연산(Second-order)을 적용한 연합 학습 최적화 기법을 제안한다.

·2026.07.28 15시

협상 에이전트의 행동 패턴을 통해 개인 정보를 추론하는 공격을 막기 위해 차분 프라이버시를 적용한 새로운 협상 정책을 제안했다.

·2·2026.07.10 09시

PINA는 LoRA 스케치와 정규성 기반 집계로 차등 프라이버시 군집형 FL 성능을 높였다.

·2·2026.05.07 00시

민감한 AI 학습 데이터는 멤버십 추론과 복원 공격에 취약했고 DP와 MPC가 방어책이었다.

·1·2026.04.30 02시