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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용수 (부산대학교) 강효은 (부산대학교) 김호원 (부산대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제30권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
71 - 77 (7page)

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딥러닝 기술은 이미지 분류 문제에 뛰어난 성능을 보여주지만, 공격자가 입력 데이터를 조작하여 의도적으로 오작동을 일으키는 적대적 공격(adversarial attack)에 취약하다. 최근 이미지에 직접 스티커를 부착하는 형태로 딥러닝 모델의 오작동을 일으키는 적대적 패치(adversarial patch)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 적대적 패치는 대부분 눈에 잘 띄기 때문에 실제 공격을 받은 상황에서 쉽게 식별하여 대응할 수 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 GAN(Generative Adversarial Networks)을 이용하여 식별하기 어려운 적대적 패치를 생성하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법으로 생성한 적대적 패치를 이미지에 부착하여 기존 이미지와의 구조적 유사도를 확인하고 이미지 분류모델에 대한 공격 성능을 분석한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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