딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기술

최근 딥러닝(Deep Learning)이라 불리는 심층신경망(Deep Neural Network) 기술이 급격한 발전을 거듭하면서 산업 전반에 확산되고 있으며, 이미지 분류 및 객체탐지, 신호처리 등 다양한 분야에서 활용되는 추세이다. 그러나, 일반적으로 딥러닝 모델은 의도적인 노이즈를 발생시켜 잘못된 판단을 내리도록 하는 "적대적 공격(Adversarial Attack)"에 취약한 것으로 알려져 있다. 이에 따라 감시·정찰 분야에서 시각적인 위장 기술과 더불어 객체 검출을 우회하기 위한 적대적 공격 기술이 연구되고 있으며, 이를 방어하고 강건한 검출/인식 성능을 유지할 수 있는 딥러닝 모델에 대해서도 활발한 연구가 진행되고 있다.