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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 265 - 275 (11page)
이용수
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오늘날 인공지능의 활용도가 무궁무진하게 발전하며, 다양한 분야에서 사용되고 있다. 개중에 보안 분야에서는 악성 파일을 탐지하고 해당 악성 파일에 의한 피해가 없도록 인공지능 모델을 활용한다. 본 연구에서는 특정 악성 파일 탐지 모델에 대해 Gradient Based한 상황과 Gradient Free한 상황으로 나누어 적대적 공격을 수행하고 취약성을 분석하는 프레임워크 및 악성 파일 탐지 모델에 대한 방어 기법을 제안하여 적용한다. 실험 결과 공격에 대해 최대 98%의 공격 성공률을, 방어 기법 적용 이후 최대 2%의 공격 성공률을 보였다. 이 과정에서 취약성 분석 레포트가 작성됨을 확인했다. 본 논문에서 산출된 프레임워크를 이용하여 더욱이 효과적으로 보안 분야에서 인공지능을 활용하고, 기존에 있던 악성 파일 탐지 모델의 안정성 및 미특정 모델들에 대한 안정성을 확보하고자 한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경지식
III. 프레임워크 설계
IV. 평가
V. 결론
References
참고문헌 (0)
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