적대적 공격을 방어하기 위한 StarGAN 기반의 탐지 및 정화 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 박성준 | - |
dc.contributor.author | 류권상 | - |
dc.contributor.author | 최대선 | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-11T06:40:03Z | - |
dc.date.available | 2023-07-11T06:40:03Z | - |
dc.date.created | 2023-07-04 | - |
dc.date.issued | 2023-06 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/44096 | - |
dc.description.abstract | 인공지능은 빅데이터와 딥러닝 기술을 이용해 다양한 분야에서 삶의 편리함을 주고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 적대적 예제에 매우 취약하여 적대적 예제가 분류 모델의 오분류를 유도한다. 본 연구는 StarGAN을 활용해 다양한 적대적 공격을 탐지 및 정화하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 Categorical Entropy loss를 추가한 StarGAN 모델에 다양한 공격 방법으로 생성된 적대적 예제를 학습시켜 판별자는 적대적 예제를 탐지하고, 생성자는 적대적 예제를 정화한다. CIFAR-10 데이터셋을 통해 실험한 결과 평균 탐지 성능은 약 68.77%, 평균 정화 성능은 약 72.20%를 보였으며 정화 및 탐지 성능으로 도출되는 평균 방어 성능은 약 93.11%를 보였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.title | 적대적 공격을 방어하기 위한 StarGAN 기반의 탐지 및 정화 연구 | - |
dc.title.alternative | StarGAN-Based Detection and Purification Studies to Defend against Adversarial Attacks | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.doi | 10.13089/JKIISC.2023.33.3.449 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.33, no.3, pp.449 - 458 | - |
dc.identifier.kciid | ART002968406 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.citation.endPage | 458 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 449 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 33 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최대선 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | Adversarial example | - |
dc.subject.keywordAuthor | Generative Adversarial Networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | Adversarial defense | - |
dc.subject.keywordAuthor | Purification network | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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