안전한 인공지능 시스템을 위한 심층 신경망 강화

인공지능을 속이는 기술

Part

I

1

부에서는 심층 신경망(

DNN

)을 소개하고 ‘적대적 입력’이 인공지능을 어떻게 속이고 왜 속이는지를 살펴봅

니다.

1

장에서는 적대적 입력의 개념과 역사를 간략하게 알아봅니다. 심층 신경망에 대한 통찰력을 제공하는 주목

할 만한 연구를 기반으로 심층 신경망이 어떻게 속는지 살펴보겠습니다. 이어서

2

장에서는 소셜 미디어, 음성

제어 장치, 자율 주행차와 같은 시스템의 인공지능을 속이려는 동기를 알아보고, 적대적 입력의 잠재적 영향을

학습합니다.

1

부의 후반부에서는 심층 신경망을 잘 모르거나 다시 정리하려는 독자를 위해 이미지, 오디오, 비디오 데이터

를 다루는 심층 신경망을 소개합니다. 또 이 책을 읽을 때 알아야 할 기초 개념을 설명합니다.

3

장에서는 머신

러닝과 딥러닝의 기본 원리를 설명합니다.

4

장에서는 이 기본 원리를 확장하고 적용해서 이미지, 오디오, 비디

오 데이터를 이해하는 일반적인 방법을 설명합니다.

3

장과

4

장에서는 적대적 입력을 만들고 방어하는 방법을

배우고 뒷부분에서 다시 살펴볼 예제 코드를 제공합니다.

1

부를 마치면 적대적 사례와 적대적 사례의 생성 동기, 공격 위험에 처한 시스템을 이해하게 됩니다. 이후

2

부

에서는 이미지와 오디오 데이터를 처리하는 심층 신경망을 속이는 적대적 입력을 어떻게 생성하는지 알아봅 ...