최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
---|---|
연구책임자 | 최윤호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200017179 |
과제고유번호 | 1711135592 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-23 |
키워드 | 적대적 공격.적대적 섭동.딥러닝.클러스터링.Adversarial Attack.Adversarial Perturbation.Deep Learning.Clustering. |
□ 연구개요
- 현재까지 adversarial attack을 탐지하기 위한 기법은 모두 adversarial attack 발생 여부만 탐지하는 이진 분류(Binary Classification) 방식에 머물러있으며 adversarial attack 유형에 따른 다중 레이블 분류 방식을 사용하는 연구는 전무한 실정임
- 본 연구에서는 효율적인 adversarial attack 탐지 및 기존의 탐지 기법의 한계를 극복하기 위해 다중 레이블 adversarial attack 분류를 위한 클러스터링 모델 설계 및 개발과 관련한
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.