Security4 [Security] CIS (Center of Internet Security) Benmarks https://www.cisecurity.org/ CIS CIS is a forward-thinking nonprofit that harnesses the power of a global IT community to safeguard public and private organizations against cyber threats. www.cisecurity.org CIS (Center of Internet Security) Benchmarks는 인터넷 보안의 중심이라는 의미를 가지고 있다. 이것은 전 세계적으로 사용되는 IT 시스템 및 기기에 대한 보안 설정 가이드라인을 제공하는 프레임워크로, 공개적으로 사용할 수 있도록 제공되며, 실질적인 보안 향상을 위한 권장 사항들을 포함하고 있다. CIS Ben.. 2023. 10. 23. [Security] 적대적 기계학습 (Adversarial Machine Learning) 인공지능(AI)과 딥 러닝(DL) 기법이 빠르게 발전하면서 배포된 알고리즘의 보안과 견고성을 보장하는 것이 중요하다. 최근에는 적대적 샘플에 대한 DL 알고리듬의 보안 취약성이 널리 인식되고 있다. 조작된 샘플은 인간에 의해 양성으로 인식되는 동안 DL 모델의 다양한 잘못된 행동을 초래할 수 있다. 실제로도 다양한 시나리오에서 적대적 공격의 성공적인 구현은 그 실용성이 입증되고 있으며, 적대적 공격과 방어 기술은 머신 러닝과 보안 커뮤니티 모두에서 점점 더 많은 관심을 끌고 있다. 적대적 기계학습은 기만적 입력을 제공하여 모델을 속이려 하는 머신 러닝 기법이다. 가장 일반적인 경우는 기계 학습 모델에 오작동을 일으키는 것이다. 대부분의 기계 학습 기법은 훈련과 시험 데이터가 동일한 통계 분포에서 생성되는.. 2023. 10. 16. [논문] Benchmarking differentially private synthetic data generation algorithms Tao, Yuchao, et al. "Benchmarking differentially private synthetic data generation algorithms" The Third AAAI Workshop on Privacy-Preserving Artificial Intelligence (PPAI-22) This work presents a systematic benchmark of differentially private synthetic data generation algorithms that can generate tabular data. Utility of the synthetic data is evaluated by measuring whether the synthetic data pre.. 2022. 12. 21. [논문] APRIL: Finding the Achilles' Heel on Privacy for Vision Transformers Lu, Jiahao, et al. "APRIL: Finding the Achilles' Heel on Privacy for Vision Transformers" The Third AAAI Workshop on Privacy-Preserving Artificial Intelligence (PPAI-22) https://arxiv.org/abs/2112.14087 https://aaai-ppai22.github.io/#accepted_papers Federated learning frameworks typically require collaborators to share their local gradient updates of a common model instead of sharing training da.. 2022. 12. 21. 이전 1 다음
