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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최대선
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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최근 생성 모델이 발전함에 따라 생성 모델을 위협하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 위한 새로운 제안 방법을 소개한다. 기존의 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격은 쿼리 이미지의 caption으로 단일 이미지를 생성하여 멤버십을 추론하였다. 반면, 본 논문은 Textual Inversion을 통해 쿼리 이미지에 personalization된 임베딩을 사용하고, Adversarial Prompt 생성 방법으로 여러 장의 이미지를 효과적으로 생성하는 멤버십 추론 공격을 제안한다. 또한, Text-to-Image 모델 중 주목받고 있는 Stable Diffusion 모델에 대해 멤버십 추론 공격을 최초로 진행하였으며, 최대 1.00의 Accuracy를 달성한다.
목차
국문초록 ·v영문초록 vi제 1 장 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 논문 구성 5제 2 장 배경 및 관련 연구 72.1 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격 72.1.1 멤버십 추론 공격 (MIA, Membership Inference Attack) 72.1.2 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격 82.2 Target Prompting : Adversarial Prompt 생성 기반 최적화 102.2.1 Adversarial Prompt 생성 연구 102.2.2 Target Prompting : Adversarial Prompt 생성 기반 최적화 122.3 Textual Inversion · 13제 3 장 Target Prompting 기반 Text-to-Image 모델에대한 멤버십 추론 공격 · 183.1 동기 183.2 제안 방법 · 22제 4 장 실험 및 결과 · 274.1 실험 환경 설정 274.2 threshold 설정 284.3 실험 결과 · 31제 5 장 결론 33참고문헌 34
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