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정보과학회지 (Communications of KIISE)

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한글제목(Korean Title) [특집원고] 딥러닝 적대적 예제와 퍼징기술 동향
영문제목(English Title)
저자(Author) 박래현   김재욱   엄주언   권태경  
원문수록처(Citation) VOL 39 NO. 08 PP. 0018 ~ 0027 (2021. 08)
한글내용
(Korean Abstract)
현재 기계학습(machine learning) 알고리즘 중 가장 활발하게 연구되고 있는 딥러닝(deep learning)은 컴퓨터 비전(computer vision), 음성인식, 의학 등 인간의 실생활과 밀접하게 관련된 분야에서 비약적인 성능 향상을 이루고 있다. 딥러닝의 발전과 성공은 자율주행과 같이 안전이 중요한 시나리오에 심층신경망(deep neural network)을 효과적으로 적용하는 시대를 앞당기고 있다. 하지만 안전 관련 분야에 적용된 심층 신경망의 사소한 오류는 현실에서 2018년 우버 자율주행 사고와 같은[1] 치명적인 사고로 이어진다. 이점을 활용해 공격자는 심층신경망의 오류를 의도적으로 유발하기 위해 인간이 감지하기 어려운 수준에서 적대적 예제라 부르는 기교적 입력을 생성할 수 있다.
영문내용
(English Abstract)
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