adversarial attacks 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 Deepfake Detection을 위한 최신 탐지 기법: AI vs AI의 기술 경쟁 들어가며디지털 시대에서 딥페이크(Deepfake) 기술의 급속한 발전은 정보의 신뢰성에 대한 근본적인 위협을 제기하고 있습니다. 정치적 조작, 사이버 범죄, 개인 명예 훼손 등 다양한 악용 사례가 증가하면서, 이를 탐지하고 대응하는 기술의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다.Deepfake Detection의 필요성사회적 위험성딥페이크 기술은 가짜 뉴스 생성, 정치적 여론 조작, 개인 사생활 침해 등 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. 특히 선거 시기나 중요한 정치적 사건에서 조작된 영상이 유포될 경우, 민주주의 체제 자체를 위협할 수 있습니다.법적·윤리적 문제개인의 초상권과 명예를 보호하고, 디지털 콘텐츠의 진위를 보장하는 것은 현대 사회의 핵심 과제입니다. 효과적인 탐지 기술은 이러한 법.. 더보기 이전 1 다음
