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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이재욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400006664 |
과제고유번호 | 1711180471 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-04 |
키워드 | 적대적 공격.매니폴드 학습.동적 시스템.도메인 적응.강건성.Adversarial attack.Manifold learning.Dynamical system.Domain adaptation.Robustness. |
□ 연구개요
본 연구는 안전한 인공지능 시스템 구현을 위한 적대적 공격의 방어 기술을 개발하는 것을 목표로 함. 최근 자연어 처리, 이미지 처리 등의 딥러닝 기술의 고도화로 인해 딥러닝이 사회 전반에 많은 영향을 끼치고 있음. 하지만, 인공지능 모델은 학습 데이터에 많이 의존하는 경향을 보이며, 이로 인해 악의적인 공격에 취약한 모습을 보임. 실제로 인간의 눈으로는 구별 불가능한 이미지에 아주 작은 차이만을 주어 학습된 모델을 속이는 적대적 공격(adversarial attack) 기술이 밝혀짐.
□ 연구 목표대비
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