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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,946 - 1,950 (5page)
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Recently, convolutional neural network-based artificial intelligence has achieved significant success in various image processing tasks, but it is vulnerable to adversarial examples crafted to mislead its prediction by adding imperceptible perturbations to images. When deploying AI models in safety-critical fields like medical imaging or facial recognition, their robustness against adversarial attacks is critical. Thus, it is necessary to study adversarial attacks to find the weak points of the networks and fix them. This paper proposes a transfer-based attack method that utilizes an ensemble-training technique called DVERGE, which has been used for adversarial defense so far. To be specific, an ensemble network is trained to isolate adversarial vulnerability in each submodel by distilling features, where the ensemble model is used as a source model to apply iterative gradient sign method-based transfer-based attacks. We experimentally show that it improves the transferability of the combined attacks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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