장에서는 적대적 위협을 모델링하는 방법을 검토합니다. 모델링은 방어를 평가하는 데 매우 중요합니
다. 그다음에는 신경망의 견고성을 경험적 및 이론적으로 평가하는 방법을 살펴봅니다.
10
장에서는 적대적 공격을 방어할 더 강력한 방어법을 개발하기 위해 노력하고 있는 오픈 소스 프로젝트에
대해 알아보고, 적대적 입력에 대해
DNN
알고리즘을 강화하는 방법 중 가장 최근에 소개된 내용을 배웁니
다.
DNN
이 안전하게 작동할 수 있는 입력 세트를 설정하는 것이 가능한지를 확인하기 위해 더 넓은 관점에서
DNN
을 고려할 것입니다. 이 장에서는
6
장에 처음 제시된 예제를 기반으로 방어와 방어 평가를 설명하는 코
드 예제를 다룹니다. 또한 종합적 관점에서 정보 보증(
IA
)에 대한 내용을 이해하고 더 광범위한 처리 과정과 조
직적 절차가 적대적 입력의 위험을 줄이는 데 미치는 영향을 고려합니다.
마지막으로
11
장에서는 향후
DNN
이 어떻게 진화할 것이며, 이것이 속일 수 있는 용이성에 미치는 영향을 살
펴봅니다.
Part
4
방어
9
장모델 견고성 평가
10
장방어
11
장미래 동향: 속지 않는 견고한 인공지능
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