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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제3호
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 571 - 585 (15page)
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Applications for object detection are expanding as it is automated through artificial intelligence-basedprocessing, such as deep learning, on a large volume of images and videos. High dependence on training dataand a non-transparent way to find answers are the common characteristics of deep learning. Attacks on trainingdata and training models have emerged, which are closely related to the nature of deep learning. Privacy,integrity, and robustness for the extracted information are important security issues because deep learningenables object recognition in images and videos. This paper summarizes the security issues that need to beaddressed for future applications and analyzes the state-of-the-art security studies related to robustness, privacy,and integrity of object detection for images and videos.
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S. Dasiopoulou / 2005 / Knowledge-assisted semantic video object detection / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 15(10):1210~1224
D. Cao / 2020 / An improved object detection algorithm based on multi-scaled and deformable convolutional neural networks / Human-centric Computing and Information Sciences 10
Y. Liu / 2017 / Delving into transferable adversarial examples and blackbox attacks / Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR)
N. Papernot / Transferability in machine learning: from phenomena to black-box attacks using adversarial samples
N. Papernot / 2017 / Practical black-box attacks against machine learning / Proceedings of the 2017 ACM on Asia Conference on Computer and Communications Security :506~519
D. Cao / 2020 / An improved object detection algorithm based on multi-scaled and deformable convolutional neural networks / Human-centric Computing and Information Sciences 10
Y. Liu / 2017 / Delving into transferable adversarial examples and blackbox attacks / Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR)
N. Papernot / Transferability in machine learning: from phenomena to black-box attacks using adversarial samples
N. Papernot / 2017 / Practical black-box attacks against machine learning / Proceedings of the 2017 ACM on Asia Conference on Computer and Communications Security :506~519
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