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[국내논문] 적대적 AI 공격 및 방어 기법 연구
A Study on Adversarial AI Attack and Defense Techniques 원문보기

한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회, 2022 Nov. 21, 2022년, pp.1022 - 1024  

문현정 (동덕여자대학교 컴퓨터학과) ,  오규태 (안양대학교 컴퓨터공학전공) ,  유은성 (호남대학교 컴퓨터공학) ,  임정윤 (호남대학교 컴퓨터공학) ,  신진영 (숙명여자대학교 소프트웨어융합전공) ,  이규영 (한국과학기술원 정보보호대학원)

초록
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최근 인공지능 기술이 급격하게 발전하고 빠르게 보급되면서, 머신러닝 시스템을 대상으로 한 다양한 공격들이 등장하기 시작하였다. 인공지능은 많은 강점이 있지만 인위적인 조작에 취약할 수 있기 때문에, 그만큼 이전에는 존재하지 않았던 새로운 위험을 내포하고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 적대적 공격 샘플을 직접 제작하고 이에 대한 효과적인 방어법을 구현하였다. 영상 및 텍스트 데이터를 기반으로 한 적대적 샘플공격을 방어하기 위해 적대적 훈련기법을 적용하였고, 그 결과 공격에 대한 면역능력이 형성된 것을 확인하였다.

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