보스니아 내전 지역을 정찰비행 중이던 미 해군 F/A-18F 슈퍼 호넷을 향해 갑자기 지대공 미사일 공격이 가해진다. 조종사는 미사일의 추적을 뿌리치기 위해 모든 방어 장비를 총 동원해 회피 기동을 펼치지만 결국 적진 한 복판에서 격추되고 만다. 지난 2002년 1월 개봉한 영화 에너미 라인스(Behind Enemy Lines) 초반에 등장하는 장면이다. 영화에서 묘사된 것과 같이 미사일은 피아를 불문하고 가장 강력한 공격무기이자 가장 대응하기 까다로운 무기다.
본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.
본 연구에서는 경기도 일대 2곳의 대형 아파트 현장의 외국인 작업자 165부의 유효 설문지를 바탕으로 외국인 작업자들의 습관적 행위, 공격성, 상황회피, 심리불안 요인이 위험행동과 안전사고 위험지수에 미치는 영향 관계를 가설검증을 통해 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안 요인은 위험행동에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 습관적 행위 요인은 안전사고 위험지수에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 공격성, 상황회피, 심리불안 요인은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 위험작업 행동은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 개인적인 성향과 연관이 있는 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안의 상태가 위험작업으로 발전할 수 있고, 이러한 위험작업행동은 안전사고로 이어질 수 있는 결과를 알 수 있었다. 따라서 외국인 건설현장 작업자의 증가로 인한 안전사고의 증가 문제는 외국인 작업자 때문이기 보다는 외국인 작업자 개인의 성향에 초점을 둘 필요성이 있다고 판단되며, 각 사업장에 직접 투입된 외국인근로자의 성향분석과 그에 따른 개선방안을 도출하면 사고를 줄일 수 있을 것으로 생각된다.
차량 기술이 성장하면서 운전자의 개입이 필요 없는 자율주행까지 발전하였고, 이에 따라 차량 내부 네트워크인 CAN 보안도 중요해졌다. CAN은 해킹 공격에 취약점을 보이는데, 이러한 공격을 탐지하기 위해 기계학습 기반 IDS가 도입된다. 하지만 기계학습은 높은 정확도에도 불구하고 적대적 예제에 취약한 모습을 보여주었다. 본 논문에서는 IDS를 회피할 수 있도록 feature에 잡음을 추가하고 또한 실제 차량의 physical attack을 위한 feature 선택 및 패킷화를 진행하여 IDS를 회피하고 실제 차량에도 공격할 수 있도록 적대적 CAN frame 생성방법을 제안한다. 모든 feature 변조 실험부터 feature 선택 후 변조 실험, 패킷화 이후 전처리하여 IDS 회피실험을 진행하여 생성한 적대적 CAN frame이 IDS를 얼마나 회피하는지 확인한다.
Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.
본 연구에서는 논쟁성향과 언어적 공격성, 그리고 커뮤니케이션 불안감 등 커뮤니케이션 관련 변인들이 갈등관리 방식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 총 404명의 대학생들을 대상으로 설문 조사가 이루어졌으며 연구 결과는 다음과 같다. 우선 논쟁 성향이 높은 사람일수록 갈등상황에서 통합, 경쟁, 타협 방식을 사용하며, 회피나 양보방식은 사용하지 않는 것을 알 수 있었다. 두 번째로 언어적 공격성이 높은 사람일수록 경쟁 방식을 사용하며, 회피하지는 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 커뮤니케이션 불안감이 높으면 회피나 양보 방식을 사용하게 되며, 통합이나 경쟁은 사용하지 않는다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 이러한 결과에 대한 논의 및 함의 또한 다루었다.
권력의 과정을 알아보기 위해 부부권력(전통권력, 평등권력, 개인권력), 영향력전략(보상, 강요, 감정전략), 부정적 갈등해결방식(공격과 회피)의 관계를 이론적 모형으로 설정하였고 남성과 여성의 모형을 비교하였다. 지방에 거주하는 남성 182명과 여성 196명의 자료를 구조방정식모형 검증 방식으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 남녀모델에서 3개의 공통경로가 발견되었다. 감정전략이 증가할수록 공격과 회피가 증가하였다. 그리고 평등권력이 증가할수록 보상이 증가하였다. 둘째, 남녀 모두 평등권력이 강요에 영향을 미치지만, 그 영향은 상반되는 것으로 나타났다. 즉, 남성의 평등권력은 강요를 감소시키나, 여성의 평등권력은 강요를 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 남녀모형에서 많은 차이점이 발견되었다. 결과를 토대로 이론적 함의와 부정적 갈등해결방식의 사용을 감소시키는 방안을 제시하였다.
컴퓨팅 환경이 보다 신뢰성 있고 실질적으로 사용되기 위해서는 보안이 필수적인 기능으로 요구된다. 알려진 공격의 패턴을 이용한 침입탐지는 공격자의 여러 가지 변형된 방법이나 새로운 공격 방법에 의해 쉽게 공격당할 수 있다. 또한 각각의 보안정책을 교묘히 회피하는 많은 공격 방법들이 수시로 개발되어 시도되고 있다. 따라서 침입에 성공하는 많은 공격들은 기존의 공격 패턴과 보안정책 사이의 허점을 이용하여 발생된다고 볼 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 새로운 공격을 탐지하기 위해 이를 탐지하기 위한 특징값을 규칙집합을 통해 획득한다. 규칙집합은 알려진 공격, 보안정책과 관리자의 경험적 지식에 대한 분석을 통해 공격의 특징을 감지할 수 있도록 작성된다. 이러한 규칙집합에 의해 획득된 특징값들은 훈련단계에서 Naive Bayes 분류기법을 통해 공격에 대한 통계적 특징값으로 사용한다. 제안된 방법은 훈련단계에서 얻어진 공격에 대한 통계적 특징값을 이용하여 변형된 공격이 나 새로운 공격을 탐지할 수 있다.
최근 자율주행 자동차는 운전자 지원 시스템에 딥러닝 기술을 적용하여 운전자에게 편의성을 제공하고 있지만, 딥러닝 기술이 적대적 회피 공격(adversarial evasion attacks)에 취약함이 밝혀졌다. 본 논문에서는 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once)를 대상으로 MI-FGSM (Momentum Iterative-Fast Gradient Sign Method)를 포함한 5가지 적대적 회피 공격을 수행하였으며 객체 탐지 성능을 mAP(mean Average Precision)로 측정하였다. 특히, 본 논문에서는 모폴로지 연산을 적용하여 적대적 공격으로부터 노이즈를 제거하고 경계선을 추출하여 YOLO가 객체를 정상적 탐지할 수 있는 방안을 제안하고 이를 실험을 통해 그 성능을 분석하였다. 실험 결과, 적대적 공격을 수행했을 때 YOLO의 mAP가 최소 7.9%까지 떨어져 YOLO가 객체를 정확하게 탐지하지 못하는 것을 87.3%까지 성능을 개선하였다.
센서 네트워크 라우팅에 대한 공격은 무선이라는 네트워크 환경 때문에 애드혹과 유사하게 이루어 지고 있다. 하지만 이를 대처하는 보안 매커니즘은 노드가 보다 제한된 자원을 가지므로 그대로 적용할 수 없어 새로운 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 웜홀 이라는 라우팅 공격에 대하여 다중 경로를 이용하여 공격을 회피하고 검출하는 방법에 대하여 제안한다. 다중 경로 환경에서 주경로와 대체 경로간 홉당 지연시간을 비교하여 웜홀 경로를 회피, 검출하고 검출 오차를 줄이기 위하여 블랙리스트를 방법을 사용한다. Ns-2 시뮬레이션 환경에서 제안한 방법을 이용한 웜홀 검출 메커니즘을 시뮬레이션하고 웜홀과 정상 노드의 검출율을 비교하여 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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