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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.5
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 339 - 346 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.5.339
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최근 많은 분야에서 큰 성공을 거두고 있는 딥러닝 기술은 적대적 예제를 활용한 공격 등에 취약하다. 적대적 예제를 활용한 공격이란 정상적인 입력에 사람의 눈으로 식별되지 않을 만큼 작은 노이즈를 추가해서 딥러닝 모델을 속이는 공격이다. 이러한 공격은 치명적인 결과를 초래할 수 있는데, 예를 들어 교통 표지판에 작은 노이즈를 추가해 자율주행에서 사용되는 딥러닝 모델을 공격하면 교통사고를 유발할 수 있다. 이렇듯 잠재적 위험성이 높은 적대적 예제를 활용한 공격은 세계적으로 활발히 연구되고 있음에도 아직 국내에는 이에 관한 체계적인 정리가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝에 대한 적대적 예제를 활용한 공격의 최신 연구 동향을 조사 및 정리한 후 한계점 및 향후 연구를 제안하여 해당 연구의 발전을 도모하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 공격 방식에 의한 분류
3. 공격 대상 분야에 의한 분류
4. 한계점 및 향후 연구
5. 결론
References
참고문헌 (63)
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MicroSoft Azure, "AI service that analyzes faces in images," https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/cognitive-services/face/#demo
Github, "CIFAR10 challenge," https://github.com/MadryLab/cifar10_challenge
Ren Pang, Hua Shen, Xinyang Zhang, Shouling Ji, Yevgeniy Vorobeychik, Xiapu Luo, Alex Liu and Ting Wang, "A tale of evil twins: adversarial inputs versus poisoned models," Proc. of the ACM Conference on Computer and Communications Security, pp. 85-99, Oct. 2020.
Li Zhuohang, Wu Yi, Liu Jian, Chen Yingying and Yuan. Bo, "Advpulse: universal, synchronization-free, and targeted audio adversarial attacks via subsecond perturbations," Proc. of the ACM Conference on Computer and Communications Security, pp. 1121-1134, Oct. 2020.
Milad Nasr, Alireza Bahramali and Amir Houmansadr, "Defeating DNN-based traffic analysis systems in real-time with blind adversarial perturbations," Proc. of the USENIX Security Symposium, Aug. 2021.
Li Zhuohang, Wu Yi, Liu Jian, Chen Yingying and Yuan. Bo, "Advpulse: universal, synchronization-free, and targeted audio adversarial attacks via subsecond perturbations," Proc. of the ACM Conference on Computer and Communications Security, pp. 1121-1134, Oct. 2020.
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