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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제8호(JKIIT, Vol.19, No.8)
발행연도
2021.8
수록면
67 - 74 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.8.67

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Advanced Generative Adversarial Defense Model using Instance Sparsity Mapping Network
Md Foysal Haque ,  Dae-Seong Kang 한국정보기술학회논문지 2021.08 학술저널
Adversarial Sparsity Mapping Network to Defense Against Adversarial Attacks
Md Foysal Haque ,  Dae-Seong Kang Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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딥 러닝은 자율 자동차, 비디오 감시 시스템 및 의료 이미지 검사 시스템을 포함한 다양한 실제 애플리케이션에서 엄청난 결과를 달성할 수 있음을 보여주었다. 심층 컨볼루션 신경망과 적대적 학습은 이러한 돌파구를 달성하는 데 기여했다. 그러나 적대적 네트워크는 적대적 혼란에 취약하다. 적대적 혼란은 비지도 학습 과정에 영향을 미치며 성능을 크게 감소시킨다. 이는 특히 안전 및 보안 목적으로 사용하는 중요한 애플리케이션의 경우 엄청난 결과를 초래할 수 있다. 적대적 공격은 착시현상을 일으키는 혼란을 만들어 낸다. 이 경우 모델이 샘플을 잘못 분류하고 실수를 통해 원하는 작업을 수행할 수 없다. 그러한 이유로 적대적 공격에 대한 적대적 네트워크의 견고성을 높이는 방어 솔루션을 적용하는 것이 중요하다. 이 문제를 극복하기 위해 적대적 희소성 매핑 네트워크를 채택한 방어 솔루션을 제안한다. 제안된 네트워크는 실제 데이터를 학습하여 공격받아 변형된 이미지를 구별하고, 공격 여부 분류기는 독립적으로 입출력 차이의 변환하여 분류하도록 훈련된다. 생성된 샘플의 적대적인 노이즈가 융합된 경우 방어 모델로 수행한다. 방어 모델이 분류기와 결합되어 공격 수준을 검토한다. 제안된 모델은 적대적 공격의 융합에 대한 높은 견고성을 달성하기 위해 적대적 공격에 대항하는 방어 수단을 제공한다.
#generative adversarial network #adversarial attacks #image generation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Theories
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Results
Ⅵ. Conclusions
References

참고문헌 (3)

참고문헌 신청
김정훈 / 2021 / 이미지의 텍스처 분석을 통한 적대적 섭동 후처리 방법 / 한국정보기술학회논문지 19(2):89~95 dbpia 박인호 / 2021 / 적대적 공격에 강인한 적대적 학습 기반의 초분광 영상 분류기 설계 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 27(6):389~400 dbpia Jinsu Kim / 2019 / A White-box Implementation of SEED / 한국정보기술학회 영문논문지 9(2):115~123 dbpia

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