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이용수
1. 서론
2. 적대적 입력(Adversarial Example)
3. 적대적 공격(Adversarial Attack)
4. A Typical Example - Defensive Distillation
5. Milestone – Obfuscated Gradients
6. 문제점 – Arms-race
7. 검증 가능한 방어 방법론(Certifiable/Certified Defense)
8. 현재까지는 유효한 휴리스틱 방법론
9. 결론 및 앞으로의 연구 방향
References
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적대적 학습과 적대적 강건성 사이의 연관성
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Adversarial Sparsity Mapping Network to Defense Against Adversarial Attacks
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컴퓨터 비전 분야의 적대적 공격 기술 연구 동향
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Advanced Generative Adversarial Defense Model using Instance Sparsity Mapping Network
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2021 .08
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2021 .02
Current Research Trends in Attacking Deep Learning Using Adversarial Examples
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초해상화를 이용하는 물체 탐지 모델에 대한 적대적 공격
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적대적 공격에 대한 방어의 효율성 향상
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2024 .06
Analysis of Vulnerabilities in Autonomous Driving Environments through Physical Adversarial Attacks Incorporating Natural Elements
Journal of KIISE
2024 .10
적대적 머신러닝 공격과 방어기법
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딥 러닝 기술에서의 적대적 학습 기술 동향
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Pruning Deep Neural Networks Neurons for Improved Robustness against Adversarial Examples
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이미지 분류에서 적대적 공격과 특징 기반 기여도 민감성을 통한 딥러닝 모델의 견고성 평가
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
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