Electronic device for performing federated learning using hardware security architecture and federated learning method using the thereof

• Main Authors: SHIN JUN BUM, KIM SEOL HEUI, KWON SOON HONG
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 29.07.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

The present invention relates to an electronic device and a server for performing federated learning, and a method for controlling the electronic device and the server for federated learning. The method for allowing the server and the electronic device to perform federated learning comprises: a step of transmitting request data to the electronic device to request to transmit federated learning parameters used to refine a central artificial intelligence model built in the server; a step of receiving federated learning data containing the federated learning parameters from the electronic device; a step of identifying whether the federated learning results performed by the electronic device is reliable based on the federated learning data; and a step of updating the central artificial intelligence model based on the identified results. The step of receiving the federated learning data includes receiving federated learning security data stored in a hardware security architecture of the electronic device. The step of identifying whether the federated learning results is reliable includes identifying whether the federated learning results is reliable based on the federated learning security data. Therefore, the present invention can identify whether the federated learning results can be trusted. 개시된 실시예들은 연합 학습을 수행하는 전자 장치 및 서버와 연합 학습을 위해 이들을 제어하는 방법에 관한 것이다. 개시된 서버가 전자 장치와 연합 학습을 수행하는 방법은, 상기 서버에 구축된(build) 중앙 인공지능 모델을 갱신(refine)하는데 이용되는 연합 학습 파라미터를 전송할 것을 요청하는 요청 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 단계, 상기 전자 장치로부터 상기 연합 학습 파라미터가 포함된 연합 학습 데이터를 수신하는 단계, 상기 연합 학습 데이터에 기초하여, 상기 전자 장치가 수행한 연합 학습 결과를 신뢰할 수 있는지를 식별하는 단계 및 상기 식별된 결과에 기초하여, 상기 중앙 인공지능 모델을 갱신하는 단계를 포함하고, 상기 연합 학습 데이터를 수신하는 단계는, 상기 전자 장치의 하드웨어 보안 아키텍쳐에 저장된 연합 학습 보안 데이터를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 연합 학습 결과를 신뢰할 수 있는지를 식별하는 단계는, 상기 연합 학습 보안 데이터에 기초하여, 상기 연합 학습 결과를 신뢰할 수 있는지를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.