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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진수 (제주대학교) 박남제 (제주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
135 - 142 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.135

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데이터 학습은 추가적인 인위적 조작 없이 최적화된 결과를 도출하기 위해 사용되는 머신 러닝의 핵심 요소이다. 특히 데이터의 규모가 과거와 비교할 수 없을 정도로 커짐에 따라 학습에 사용될 수 있는 데이터의 양 또한 방대해지고 있다. 방대한 데이터의 효과적인 학습을 위해 데이터를 그래프로 표현하는 GNN(Graph Neural Network)은 그래프라는 데이터 노드에 대해 관계를 생성함으로써 별도의 테이블 관리 없이 데이터간의 관계성 추가 및 제거에 효과적이다. 하지만 기본적으로 데이터는 무결성 훼손에 따른 위험성을 내포하며, 특히 학습용 데이터로 활용되는 데이터의 경우 데이터 위변조에 따른 학습모델의 잘못된 학습으로 새로운 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 무결성을 강화하기 위해 그래프 데이터를 전처리하여 노드 데이터와 노드 데이터간의 관계성을 포함하는 데이터 구조를 생성하고, 학습 데이터를 블록 네트워크에서 관리하는 데이터 관리 메커니즘을 제안한다.
#blockChain #graph neural network #data integrity #machine learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 그래프 학습 데이터 변조 방지를 위한 블록체인 기반 무결성 강화 메커니즘 제안
Ⅳ. 보안성 분석
Ⅴ. 결론
References

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