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서로 다른 로컬 학습 데이터를 이용하여 로컬 학습 모델을 생성하는 하나 이상의 로컬 클라이언트;상기 하나 이상의 로컬 클라이언트로부터 각각의 로컬 학습 모델을 수신하여 연합 학습 모델을 생성하는 중앙 서버;상기 하나 이상의 로컬 클라이언트 및 상기 중앙 서버가 수행할 연합 학습 작업(federated learning task)의 모델 구조를 스마트 계약에 게시하는 작업 게시자;상기 로컬 학습 모델 및 상기 연합 학습 모델을 공유 및 저장하며, 상기 로컬 학습 모델 및 상기 연합 학습 모델에 대한 해시를 생성하는 파일 시스템; 및상기 스마트 계약, 상기 로컬 학습 모델에 대한 해시 및 상기 연합 학습 모델에 대한 해시를 저장하는 블록체인 네트워크를 포함하는, 연합 학습 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 작업 게시자는매 에포크(epoch)마다 새로운 동형 암호화 개인 컨텍스트(context) 및 동형 암호화 공개 컨텍스트를 생성하는, 연합 학습 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 로컬 클라이언트는 상기 작업 게시자로부터 동형 암호화 공개 컨텍스트를 수신하며,생성한 로컬 학습 모델을 상기 동형 암호화 공개 컨텍스트에 기초하여 암호화하는, 연합 학습 시스템
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제 3 항에 있어서,상기 중앙 서버는상기 동형 암호화 공개 컨텍스트에 기초하여 암호화된 로컬 학습 모델을 집계하여 암호화된 연합 학습 모델을 생성하며,생성된 암호화된 연합 학습 모델을 상기 파일 시스템에 전송하며,상기 파일 시스템은 상기 암호화된 연합 학습 모델에 대한 해시를 스마트 계약에 기록하는, 연합 학습 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 중앙 서버가 생성한 연합 학습 모델을 검증하는 연합 학습 검증자를 더 포함하는, 연합 학습 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 연합 학습 검증자는동형 암호화 공개 컨텍스트에 기초하여 암호화된 로컬 학습 모델을 집계하여 암호화된 검증 연합 학습 모델을 생성하며,상기 암호화된 검증 연합 학습 모델의 해시와 중앙 서버가 생성한 암호화된 연합 학습 모델의 해시를 비교하여 중앙 서버가 생성한 암호화된 연합 학습 모델을 검증하는, 연합 학습 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 작업 게시자는 상기 동형 암호화 개인 컨텍스트를 기초로 상기 중앙 서버가 생성한 암호화된 연합 학습 모델을 해독하며,상기 해독된 연합 학습 모델을 상기 파일 시스템에 전송하며,상기 파일 시스템은상기 해독된 연합 학습 모델에 대한 해시를 스마트 계약에 기록하는, 연합 학습 시스템
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작업 게시자가 하나 이상의 로컬 클라이언트 및 중앙 서버가 수행할 연합 학습 작업(federated learning task)의 모델 구조를 스마트 계약에 게시하는 단계;상기 하나 이상의 로컬 클라이언트가 서로 다른 로컬 학습 데이터를 이용하여 로컬 학습 모델을 생성하는 단계;상기 중앙 서버가 상기 하나 이상의 로컬 클라이언트로부터 각각의 로컬 학습 모델을 수신하여 연합 학습 모델을 생성하는 단계;파일 시스템이 상기 로컬 학습 모델 및 상기 연합 학습 모델을 공유 및 저장하며, 상기 로컬 학습 모델 및 상기 연합 학습 모델에 대한 해시를 생성하는 단계; 및블록체인 네트워크가 상기 스마트 계약, 상기 로컬 학습 모델에 대한 해시 및 상기 연합 학습 모델에 대한 해시를 저장하는 단계를 포함하는, 연합 학습 시스템의 동작 방법
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