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교수님 소개
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연구실 소개
Private Artificial Intelligence and Cryptography Lab (PAICLAB)은 암호화 도구를 활용한 프라이버시 보존 머신러닝(PPML)에 중점을 둡니다. 여기에는 완전 동형 암호화(FHE) 기본 요소, 고급 FHE 알고리즘, 심층 신경망을 사용한 효율적인 PPML 연구가 포함됩니다. 또한 이 연구실은 FHE 기반 PPML을 위한 하드웨어 최적화 및 AI-as-a-service (AIaaS) 클라우드 시스템을 위한 실용적인 구현을 탐구합니다. 추가 연구 관심 분야로는 양자 내성 암호(PQC), 다자간 계산(MPC), 고급 격자 기반 암호화 방식이 있습니다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
IEEE AccessICMLACLSci. Rep.
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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인용 수
누적 수
저널 & 학회 논문 출판 수
인용 50회 미만
인용 50회 이상
연구실 논문 목록
Low-Complexity Private Decision Tree Evaluation over Homomorphic Encryption
2026 CCS
Citation0
Comments on “APFed: Anti-Poisoning Attacks in Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning”
2026 IEEE Transactions on Information Forensics and Security
Citation0
Improved Radix-based Approximate Homomorphic Encryption for Large Integers via Lightweight Bootstrapped Digit Carry
2026 EUROCRYPT
Citation0
연구실 보유 특허
특허명Electronic apparatus, control method thereof and server
출원번호1020200149677 (2020-11-10)
공개번호데이터가 존재하지 않습니다
특허명Apparatus and method of convolution operation using homomorphic encryption packing structure
출원번호1020210176040 (2021-12-09)
공개번호데이터가 존재하지 않습니다
특허명Method of authorization for homomorphic rotation key generation using master rotation key
출원번호1020220017596 (2022-02-10)
공개번호데이터가 존재하지 않습니다
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
