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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 871 - 879 (9page)
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Perceptual Ad-Blocking은 인공지능 기반의 광고 이미지 분류 모델을 이용하여 온라인 광고를 탐지하는 새로운 광고 차단 기법이다. 이러한 Perceptual Ad-Blocking은 최근 이미지 분류 모델이 이미지를 틀리게 분류하게끔 이미지에 노이즈를 추가하는 적대적 예제(adversarial example)를 이용한 적대적 공격(adversarial attack)에 취약하다는 연구 결과가 제시된 바 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제를 통해 기존 Perceptual Ad-Blocking 기법의 취약점을 증명하고, MNIST, CIFAR-10 등의 데이터 셋에서 성공적인 방어를 수행한 Defense-GAN과 MagNet이 광고 이미지에도 효과적으로 작용함을 보인다. 이를 통해 Defense-GAN과 MagNet 기법을 이용해 적대적 공격에 견고한 새로운 광고 이미지 분류 모델을 제시한다. 기존 다양한 적대적 공격기법을 이용한 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안하는 기법은 적대적 공격에 견고한 이미지 분류 기술을 통해 공격 이전의 이미지 분류 모델의 정확도와 성능을 확보할 수 있으며, 더 나아가 방어 기법의 세부사항을 아는 공격자의 화이트박스 공격(White-box attack)에도 일정 수준 방어가 가능함을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 연구방법
IV. 실험결과
V. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
C. Szegedy, W. Zaremba, I. Sutskever, J. Bruna, D. Erhan, I. Goodfellow and R. Fergus, “Intriguing properties of neural networks, arXiv preprint arXiv:1312.6199, 2013.
I.J. Goodfellow, J. Shlens, and C. Szegedy, Explaining and harnessing adversarial examples, arXiv preprint arXiv:1412.6572, 2014.
F. Tramer, P. Dupre, G. Rusak, G. Pellegrino, and D. Boneh, “Adversarial: perceptual ad blocking meets adversarial machine learning,” Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 2005-2021, Nov. 2019.
P. Samangouei, M. Kabkab and R. Chellappa, “Defense-gan: protecting classifiers against adversarial attacks using generative models,” arXiv preprint arXiv:1805.06605, 2018.
D. Meng and H. Chen, “Magnet: a two-pronged defense against adversarial examples,” Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC conference on computer and communications security, pp. 135-147, Oct. 2017.
P. Samangouei, M. Kabkab and R. Chellappa, “Defense-gan: protecting classifiers against adversarial attacks using generative models,” arXiv preprint arXiv:1805.06605, 2018.
D. Meng and H. Chen, “Magnet: a two-pronged defense against adversarial examples,” Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC conference on computer and communications security, pp. 135-147, Oct. 2017.
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