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(a) 사용자 단말로부터 HE(Homomorphic Encryption) 비밀키를 이용하여 1차 암호화된 후 공개키를 이용하여 2차 암호화된 암호문을 수신하는 단계;(b) 클라우드 서버의 개인키를 이용하여 상기 2차 암호화된 암호문을 복호화하여 상기 1차 암호화된 암호문을 생성하는 단계;(c) 강화학습 모델을 이용하여 상기 1차 암호화된 암호문에 대한 Q-벡터를 생성하는 단계; (d) 상기 생성된 Q-벡터를 상기 공개키를 이용하여 암호화하는 단계; 및(e) 상기 암호화된 Q-벡터를 상기 사용자 단말에게 송신하는 단계;를 포함하는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제1항에 있어서, 상기 암호화된 Q-벡터는, 상기 사용자 단말에 의해, 상기 사용자 단말의 개인키를 이용하여 1차 복호화된 후, 상기 HE 비밀키를 이용하여 2차 복호화되는, 개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제2항에 있어서, 상기 2차 복호화된 Q-벡터에 포함된 최대 Q 값은, 상기 사용자 단말에 의해, 상기 강화학습 모델에 대한 리워드(reward)를 최대화하기 위한 행동(action) 정보를 결정하기 위해 이용되는, 개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제3항에 있어서,상기 결정된 행동 정보는, 상기 사용자 단말에 의해, 외부 전자장치에게 송신되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제4항에 있어서, 상기 송신된 행동 정보는, 상기 외부 전자장치에 의해, 상기 강화학습 모델에 대한 상태(state) 정보 및 리워드를 결정하기 위해 이용되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제1항에 있어서, 상기 공개키와 개인키는, RSA(Rivest-Shamir-Adleman) 암호화 방식에 기반하여 결정되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계 이후에, 상기 1차 암호화된 암호문을 이용하여 상기 강화학습 모델에 대한 Q-테이블 업데이트를 수행하는 단계;를 더 포함하는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버의 동작 방법
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사용자 단말로부터 HE(Homomorphic Encryption) 비밀키를 이용하여 1차 암호화된 후 공개키를 이용하여 2차 암호화된 암호문을 수신하는 통신부; 및클라우드 서버의 개인키를 이용하여 상기 2차 암호화된 암호문을 복호화하여 상기 1차 암호화된 암호문을 생성하고, 강화학습 모델을 이용하여 상기 1차 암호화된 암호문에 대한 Q-벡터를 생성하며,상기 생성된 Q-벡터를 상기 공개키를 이용하여 암호화하는 제어부;를 포함하고,상기 통신부는, 암호화된 Q-벡터를 상기 사용자 단말에게 송신하는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제8항에 있어서,상기 암호화된 Q-벡터는, 상기 사용자 단말에 의해, 상기 사용자 단말의 개인키를 이용하여 1차 복호화된 후, 상기 HE 비밀키를 이용하여 2차 복호화되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제9항에 있어서,상기 2차 복호화된 Q-벡터에 포함된 최대 Q 값은, 상기 사용자 단말에 의해, 상기 강화학습 모델에 대한 리워드(reward)를 최대화하기 위한 행동(action) 정보를 결정하기 위해 이용되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제10항에 있어서,상기 결정된 행동 정보는, 상기 사용자 단말에 의해, 외부 전자장치에게 송신되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제11항에 있어서,상기 송신된 행동 정보는, 상기 외부 전자장치에 의해, 상기 강화학습 모델에 대한 상태(state) 정보 및 리워드를 결정하기 위해 이용되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제8항에 있어서,상기 공개키와 개인키는, RSA(Rivest-Shamir-Adleman) 암호화 방식에 기반하여 결정되는,개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 1차 암호화된 암호문을 이용하여 상기 강화학습 모델에 대한 Q-테이블 업데이트를 수행하는, 개인정보 보호 강화 학습을 위한 클라우드 서버 장치
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