생성형 모델을 통한 모델 전도 공격에 대한 방어 기법 연구

Q: 이 논문에서 정의한 모델 전도 공격이란 무엇인가?

인공지능 모델의 출력값을 이용하여 해당 모델의 학습 과정에 사용되었던 입력 데이터셋을 역으로 복원하려는 시도를 의미한다. 이는 모델의 내부 정보를 통해 민감한 학습 데이터를 추출하려는 공격 기법으로 정의된다.

Q: 모델 출력값의 변동을 통한 방어 기법이 모델 전도 공격에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 공격 대상 모델의 출력값을 임의로 조정하면 GAN 기반 공격의 prior loss와 identity loss가 증가한다. 이로 인해 공격자가 생성하는 데이터가 원래 모델의 출력과 멀어지며 결과적으로 비현실적인 입력 값을 생성하게 된다.

김혜은; 민동준; 이형일; 이상근

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김혜은 (고려대학교) 민동준 (고려대학교) 이형일 (고려대학교) 이상근 (고려대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 909 - 911 (3page)

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인공지능 기술이 발전함에 따라, 인공지능 모델에 대한 공격 시도도 증가하고 있다. 모델 전도 공격 (Model Inversion Attack)은 공격자가 인공지능 신경망 학습에 사용된 데이터셋을 출력값으로부터 복원하려는 공격으로, 학습에 사용된 데이터를 공개하지 않고 학습된 인공지능 모델만 공개하고자 하는 대상을 목적으로 하는 공격이다. 모델 전도 공격 연구는 최근 고차원 데이터 형식을 위한 적대적 생성 모델 (Generative Adversarial M ... 전체 초록 보기

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