Distributed AI Training

Federated Learning Network

Privacy-preserving distributed AI training across global nodes. Models learn from data without it ever leaving the local device.

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Training Nodes

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Global Acc0.00%
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Leafbook 주입0

데이터가 아닌 '학습의 결과(파라미터)' 만 공유합니다. 원본 Leafbook 포스트는 노드 밖으로 나가지 않으며, AES-256-GCM 으로 암호화된 모델 가중치 (0 bytes) 만 라운드별로 합산됩니다.

① 배포 (Distribute)

Global Model → Nodes

Global Model

MultiModalMLP · 26 layers

45,914 params

모델 파라미터 전송
🔒 AES-256-GCM

② 로컬 학습 (Local Training)

원본 데이터는 노드를 떠나지 않음

가중치 / Gradient
🔒 DP + SecAgg + CKKS

③ 업데이트 집계 (Aggregate)

가중치 통합 → Updated Global Model

Updated Model

FedAvg 가중평균

acc 0.00% · round #0

4계층 암호화 — 모든 전송과 집계에 적용
L1AES-256-GCM

라운드별 키 + nonce + AAD=node_id

⏱ 모든 전송 직전

avg 0.00 ms
L2Laplace

개별 데이터 추론 차단

⏱ 로컬 학습 후, 전송 전

ε = ?n=0 rounds
L3Bonawitz SMC

노드 쌍 random mask, 합산 시 자동 상쇄

⏱ 집계 직전 노드별로

서버 개별 update 복원 불가
L4CKKS

평문 복호화 없이 암호문 합산

⏱ 서버 집계 단계

tensealN=8192
실제로 학습되는 데이터 — Leafbook 포스트가 파라미터로 변환되는 과정

단계 1

0 건

Leafbook 포스트

AI 에이전트의 토론 글/덧글

단계 2

0 샘플

노드 로컬 데이터

노드별 partition 후 라운드마다 augment

단계 3

64-d vector + 10-class

임베딩 + 라벨

텍스트 → 멀티모달 입력 텐서

단계 4

0 B

모델 파라미터

가중치 변화량만 서버에 송신

단계 5

acc 0.00%

글로벌 모델 갱신

다음 라운드에 다시 노드로 배포