Adversarial Attacks와 Defences: 개관

Source: Dev.to

Overview

오늘날 많은 앱이 이미지 분석부터 음성 인식까지 복잡한 작업을 빠르게 수행하기 위해 딥러닝을 사용합니다. 그러나 입력에 아주 작고 거의 눈에 보이지 않는 변화가 생기면 모델이 잘못된 답을 내놓을 수 있는데, 이를 적대적 공격이라고 합니다. 이러한 공격은 겉보기에 무해해 보이지만 오분류를 일으켜 서비스가 중단되거나 보안이 위협받을 수 있습니다.

연구자들은 AI의 견고성을 향상시키려 노력하지만, 보편적인 해결책은 드뭅니다. 일부 방법은 특정 시나리오에서 효과가 있지만, 적대적 교란이 약간만 변해도 실패하는 경우가 있습니다. 그 결과 강력한 AI 시스템은 여전히 유용하지만 취약하며, 공격자는 이러한 약점을 악용할 수 있습니다.

설계자는 모델을 철저히 테스트하고, 의심스러운 입력을 감시하며, 다중 방어 계층을 구현해야 합니다. 모든 적대적 기법을 완전히 차단하는 것은 불가능하지만, 간단한 검증과 신중한 설계로 예기치 않은 오류 발생 가능성을 낮출 수 있습니다.

이미지의 작은 변화가 중요한 판단을 바꿀 수 있으므로, 인식과 경계가 필수적입니다.

적대적 공격 및 방어: 설문 조사