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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 907 - 917 (11page)
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최근 자율주행 자동차는 운전자 지원 시스템에 딥러닝 기술을 적용하여 운전자에게 편의성을 제공하고 있지만, 딥러닝 기술이 적대적 회피 공격(adversarial evasion attacks)에 취약함이 밝혀졌다. 본 논문에서는 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once)를 대상으로 MI-FGSM (Momentum Iterative-Fast Gradient Sign Method)를 포함한 5가지 적대적 회피 공격을 수행하였으며 객체 탐지 성능을 mAP(mean Average Precision)로 측정하였다. 특히, 본 논문에서는 모폴로지 연산을 적용하여 적대적 공격으로부터 노이즈를 제거하고 경계선을 추출하여 YOLO가 객체를 정상적 탐지할 수 있는 방안을 제안하고 이를 실험을 통해 그 성능을 분석하였다. 실험 결과, 적대적 공격을 수행했을 때 YOLO의 mAP가 최소 7.9%까지 떨어져 YOLO가 객체를 정확하게 탐지하지 못하는 것을 87.3%까지 성능을 개선하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 자율주행 자동차에서의 적대적 회피 공격
III. 적대적 회피 공격 실험 및 대응 분석
IV. 제안 방법
V. 적대적 공격 실험 및 모델 성능 평가
VI. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, J. Shlens and C. Szegedy, “Explaining and Harnessing Adversarial Examples,” In International Conference on Learning Representations(ICLR’15), pp. 7-9, Mar. 2015.
N. Akhtar and A. Mian, “Threat of adversarial attacks on deep learning in computer vision: A survey,” IEEE Access, Vol. 6, pp. 14410-14430, Feb. 2018.
N. Carlini and D. Wagner. "Towards evaluating the robustness of neural networks," IEEE Symposium on Security and Privacy(SP’17), pp. 39-57, Jun. 2017.
W. Zhao, S. Alwidian and Q.H. Mahmoud, “Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review,” Journal of Algorithms, Vol. 15, Issue 8(283), Aug. 2022.
N. Papernot, P. McDaniel, X. Wu, S. Jha and A. Swami, "Distillation as a defense to adversarial perturbations against deep neural networks," IEEE Symposium on Security and Privacy (SP’16), pp. 582-597, Aug. 2016.
N. Akhtar and A. Mian, “Threat of adversarial attacks on deep learning in computer vision: A survey,” IEEE Access, Vol. 6, pp. 14410-14430, Feb. 2018.
N. Carlini and D. Wagner. "Towards evaluating the robustness of neural networks," IEEE Symposium on Security and Privacy(SP’17), pp. 39-57, Jun. 2017.
W. Zhao, S. Alwidian and Q.H. Mahmoud, “Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review,” Journal of Algorithms, Vol. 15, Issue 8(283), Aug. 2022.
N. Papernot, P. McDaniel, X. Wu, S. Jha and A. Swami, "Distillation as a defense to adversarial perturbations against deep neural networks," IEEE Symposium on Security and Privacy (SP’16), pp. 582-597, Aug. 2016.
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