728x90 L-BFGS1 [논문읽기스터디]1.Adversarial Attack 개요 인공지능 보안의 취약점 -Adversrial Attacks & Defenses 머신러닝은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 악의적인 데이터로 인해 오동작을 하는 등 Adversarial Attack 에 매우 취약 Adversarial Attack 유형 Poisoning Attack - 잘못된 학습 데이터를 주입하여 오동작 발생하게 하는 공격 Evasion Attack -가장 연구가 활발히 일어나는 분야 학습 단계가 아닌 분류 단계에서 데이터를 변조하여 오동작 발생하게 하는 공격 Model Extracion Attack - 인공지능의 동작을 모사하여 정보를 추출하는 등의 공격 Inversion Attack -반복적으로 질의하여 학습에 사용된 데이터를 추출하여 정보의 프라이버시를 침해하는 공격 .. 2020. 10. 28. 이전 1 다음 728x90
