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저자정보
이슬기 (한국인터넷진흥원) 김경한 (한국인터넷진흥원) 김병익 (한국인터넷진흥원) 박순태 (한국인터넷진흥원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제29권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
67 - 74 (8page)

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기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 심층신경망의 특성과 공격
Ⅲ. 국내외 기계학습 공격 연구동향 및 분류
Ⅳ. 결론
참고문헌

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