Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2019-0-01343, 융합보안핵심인재양성사업)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.631-634
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Research Trends of Adversarial Attacks in Image Segmentation
Segmentation 기반 적대적 공격 동향 조사
- Hong, Yoon-Young (Dept. of Information and Convergence Engineering, Pusan National University) ;
- Shin, Yeong-Jae (Internet of Things Research Center, Pusan National University) ;
- Choi, Chang-Woo (Dept. of Information and Convergence Engineering, Pusan National University) ;
- Kim, Ho-Won (Dept. of Information and Convergence Engineering, Pusan National University)
- Published : 2022.05.17
Abstract
컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다
Keywords