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머신러닝 모델의 적대적 공격에 대한 강건성 확보하기

🤖 머신러닝 모델은 현대 사회의 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등, 우리의 일상생활과 밀접하게 관련된 많은 서비스들이 머신러닝 기술에 의존하고 있다. 그러나 이러한 모델들은 종종 "적대적 공격 (Adversarial Attack)"에 취약하다는 사실이 밝혀지면서, 모델의 강건성 (Robustness) 확보가 중요한 과제로 떠올랐다.🤔 적대적 공격이란 무엇일까? 적대적 공격은 머신러닝 모델을 속여서 잘못된 예측을 하도록 유도하는 기술을 의미한다. 공격자는 모델의 입력 데이터에 미세한 노이즈를 추가하거나, 의도적으로 왜곡된 데이터를 제공하여 모델의 예측 결과를 변경하려고 시도한다. 이러한 공격은 모델의 성능을 저하시키고, 심각한 경우, 실제 시스템..
머신러닝 2025. 3. 9. 07:17
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