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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 117 - 125 (9page)
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최근 다양한 분야에서 활용중인 딥러닝은 적대적 공격 가능성의 발견으로 위험성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 이미지 분류 모델에서 악의적 공격자가 생성한 적대적 샘플에 의해 분류 정확도가 낮아짐을 실험적으로 검증하였다. 대표적인 이미지 샘플인 MNIST데이터 셋을 사용하였으며, 텐서플로우와 파이토치라이브러리를 사용하여 만든 오토인코더 분류 모델과 CNN(Convolution neural network)분류 모델에 적대적 샘플을 주입하여 탐지정확도를 측정한다. 적대적 샘플은 MNIST테스트 데이터 셋을 JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack)방법으로 생성한 방법과 FGSM(Fast Gradient Sign Method)방식으로 변형하여 생성하였으며, 분류모델에 주입하여 측정하였을 때 최소 21.82%에서 최대 39.08%만큼 탐지 정확도가 낮아짐을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 딥러닝 분류 학습 모델 및 적대적 샘플 생성
IV. 실험 데이터셋 및 라이브러리
V. 실험 방법 및 결과
VI. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Papernot, Nicolas, et al. “Practical black-box attacks against machine learning.” Proceedings of the 2017 ACM on Asia Conference on Computer and Communications Security. ACM, pp. 506-519, Apr. 2017.
Zhang, Guoming, et al. “Dolphin Attack: Inaudible voice commands.” Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. ACM, pp.103-117, Oct. 2017.
Kurakin, Alexey, Ian Goodfellow, and Samy Bengio. “Adversarial examples in the physical world.” arXiv preprint arXiv:1607.02533. 2016.
Finlayson, Samuel G., Isaac S. Kohane, and Andrew L. Beam. “Adversarial Attacks Against Medical Deep Learning Systems.” arXiv preprint arXiv:1804.05296 .2018.
Ian J Goodfellow, Jonathon Shlens, and Christian Szegedy. Explaining and harnessing adversarial examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572, 2014.
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