최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 동아대학교 Donga University |
---|---|
연구책임자 | 이석환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008960 |
과제고유번호 | 1711163981 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 인공지능 안전성.저작권 보호.모델 인증.딥페이크 검출.딥러닝 공격.AI Safety.Copyright Protection.Model Authentication.Deepfake Detection.Deeplearning Attack. |
□ 연구개요
딥러닝 학습 모델의 불법 유출, 재생산, 배포 방지와 학습 모델에 의하여 생성된 데이터들의 저작권 문제가 이슈화되고 있다. 본 과제에서는 “AI 보안을 위한 저작권 보호 및 인증된 딥러닝 학습 모델 개발”로, 이를 위한 세부적인 연구 내용은 1) 딥러닝 모델 공격 모델 분석 및 보안 평가 설계, 2) 딥러닝 모델 저작권 보호위한 강인한 모델 및 딥페이크 검출 기술 개발, 3) 딥러닝 모델 및 딥페이크 영상 인증 위한 인증 모델 개발을 수행하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과
○ DNN 모델의 보안
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.