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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,227 - 1,236 (10page)
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딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 모델
IV. 실험 결과
V. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
H. Caesar, V. Bankiti and AH. Lang, “nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 11621-11631, Jun. 2020.
G. Litjens, T. Kooi and B.E. Bejnordi, “A survey on deep learning in medical image analysis,” Medical Image Analysis, vol. 42, pp. 60-88, Jul. 201 7.
Ian J. Goodfellow, J. Shlens and C. Szegedy, “Explaining and Harnessing Adversarial Examples,” arXiv preprint arXiv: 1412.6572v3, Mar. 2015.
A. Madry, A. Makelov and L. Schmidt, “Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks,” arXiv preprint arXiv: 1706.06083v4, Sep. 2019.
N. Papernot, P. McDaniel and S. Jha, “The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings,” IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), pp. 372-387, Mar. 2016.
G. Litjens, T. Kooi and B.E. Bejnordi, “A survey on deep learning in medical image analysis,” Medical Image Analysis, vol. 42, pp. 60-88, Jul. 201 7.
Ian J. Goodfellow, J. Shlens and C. Szegedy, “Explaining and Harnessing Adversarial Examples,” arXiv preprint arXiv: 1412.6572v3, Mar. 2015.
A. Madry, A. Makelov and L. Schmidt, “Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks,” arXiv preprint arXiv: 1706.06083v4, Sep. 2019.
N. Papernot, P. McDaniel and S. Jha, “The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings,” IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), pp. 372-387, Mar. 2016.
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