안전한 인공지능 시스템을 위한 심층 신경망 강화

적대적 입력 생성하기

Part

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부에서는 적대적 입력과 그 동기를 알아보고, 이미지와 오디오 데이터를 처리하는 딥러닝의 기초 개념을 소

개했습니다.

2

부에서는 적대적 데이터를 만드는 데 필요한 수식과 알고리즘 기술을 배웁니다.

먼저

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장에서는 적대적 입력을 이해하기 위해 개념을 설명합니다. 사람이 이미지나 오디오를 보고 듣는 데 아

무 영향을 미치지 못하는 아주 작은 섭동에

DNN

이 속는 이유를 알아보겠습니다. 이미지와 오디오에 적대적

입력을 렌더링하는 데 필요한 섭동의 양을 수학적으로 측정하는 방법과 사람에게 감지되지 않으면서 이미지

와 오디오를 변경하는 방식에 인간의 인식이라는 측면이 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

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장에서는 이 분야의 연구를 기반으로 적대적 입력을 생성하는 특정한 계산 방법을 더 깊이 있게 설명합니다.

여기서 다루는 내용은 여러 방법 중 일부지만, 이들 방법의 수학적 근거와 접근법상의 차이를 탐구하겠습니다.

또한

3

장과

4

장에서 구현한 코드를 가지고 신경망의 작동 방법을 설명하는 예제를 제공합니다.

2

부의 마지막 장을 넘길 때는

DNN

이 속는 이유, 속임수에 필요한 원리와 방법을 이해하게 될 것입니다.

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부

에서는 실제 위협을 탐색할 때 알아야 할 기초를 배웁니다.

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적대적 입력 생성하기

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장 적대적 입력의 원리

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장 적대적 ...