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딥러닝의 적대적 방어 기법: 적의 공격으로부터 모델을 보호하는 방법

🤖 딥러닝 모델은 놀라운 성능을 보여주지만, 적대적 공격 (Adversarial Attack)에 취약하다는 사실이 밝혀졌다. 적대적 공격은 모델이 의도적으로 잘못된 예측을 하도록 설계된 입력 데이터를 사용하는 공격 기법이다. 이 글에서는 딥러닝 모델을 이러한 공격으로부터 보호하기 위한 방어 기법에 대해 알아본다.🧠 적대적 공격 (Adversarial Attack)의 이해적대적 공격은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 입력 데이터에 적용될 수 있다. 공격자는 모델의 예측을 조작하기 위해 원본 입력에 미세한 노이즈 (noise)를 추가한다. 이러한 노이즈는 사람의 눈으로는 감지하기 어렵지만, 모델의 예측을 완전히 바꿀 수 있다.예를 들어, 고양이 사진을 인식하는 모델에 적대적 노이즈를 추가하면, ..
딥러닝 2025. 3. 30. 20:30
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