AI 보안 썸네일형 리스트형 Adversarial Attacks & Defenses: 컴퓨터 비전 취약성과 방어 개요인공지능과 머신러닝이 일상생활에 깊숙이 침투하면서 컴퓨터 비전 시스템의 보안성에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 특히 적대적 공격(Adversarial Attacks)은 딥러닝 모델의 치명적인 약점을 노출시키며, 자율주행차, 의료진단, 보안시스템 등 중요한 분야에서 심각한 위협이 되고 있습니다.적대적 공격이란 인간의 눈으로는 거의 구별할 수 없을 정도의 미세한 노이즈를 원본 이미지에 추가하여 AI 모델이 완전히 다른 결과를 출력하도록 만드는 기법입니다. 예를 들어, 판다 이미지에 특정 패턴의 노이즈를 추가하면 AI가 이를 긴팔원숭이로 잘못 인식하게 만들 수 있습니다.적대적 공격의 원리와 메커니즘적대적 공격의 핵심 원리는 딥러닝 모델의 결정 경계(Decision Boundary) 근처에서 발생하는 취약.. 더보기 AI 보안: 적대적 공격과 방어 전략 AI 보안의 중요성인공지능(AI)이 의료, 금융, 국방, 교통, 제조 등 다양한 산업에 적용되면서 그 보안성 또한 핵심 이슈로 떠오르고 있습니다. AI는 학습 데이터를 기반으로 판단을 내리는 특성상 데이터 조작 또는 시스템 교란에 매우 민감합니다. 이로 인해 최근 몇 년간 AI를 노린 **‘적대적 공격(Adversarial Attack)’**이 크게 증가하고 있으며, 이에 대응하는 방어 전략(Defense Strategy) 개발도 필수가 되었습니다.AI가 의사결정에 큰 영향을 미치는 시대에 보안 취약점은 금전적 손실을 넘어서 사회적 혼란과 생명 위험까지 초래할 수 있으므로, AI 보안은 선택이 아닌 필수 전략입니다.적대적 공격(Adversarial Attack)이란 무엇인가?적대적 공격은 AI 모델이 학.. 더보기 이전 1 다음
