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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 360 - 364 (5page)
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Although convolutional neural networks show good performance in the field of image recognition, adversarial attacks on them have become a big threat in recent years because it can cause the neural networks to malfunction by intentionally adding small noise. Such adversarial examples generated from the attacker’s model can also deceive other networks and this intriguing property is called transferability. The more similar the architecture of the two models and the training data, the higher the probability of the attack of the attack being valid. However, it is difficult to change the structure of each neural network dramatically to prevent transferability-based attacks. In this paper, we propose a method to make a model to have a unique computational process by mixing the input feature maps of the convolutional layer without changing the structure of the neural network in order to improve the robustness against transferability-based adversarial attacks. We demonstrate the effectiveness of our method with various convolutional neural networks trained on the CIFAR-10 dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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