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인공지능의 학습 데이터 부족 문제와 사생활 침해 문제를 해결하기 위해 고안된 연합 학습 (FL)은 여러 클라이언트가 학습에 참가하는 특징으로 데이터 긴밀성과 효율적인 데이터 처리를 가능케 한다. 본 연구는 연합 학습을 사물인터넷 (IoT)과 융합하여 인프라를 설계하고 구축하였다. 또한 융합한 인프라를 통해 네트워크 보안이라는 도메인에 주목하여 사이버 공격 탐지 모델을 구상하고, 성능 측정을 통해 연합 학습의 적용 범위를 확장한다.