Adversarial machine learning1 [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. 이전 1 다음
