안녕하세요. KDST 박민철입니다. 이번 공유 내용에서는 "Adversarial Purification"이라는 생소한 주제의 연구 내용을 소개드리고자 합니다. Adversarial purification deep learning 모델을 속이기 위해 adversarial attack에 의해 악의적으로 제작된 adversarial example (AE)이라는 데이터에 대하여 이를 초기의 깨끗한 이미지처럼 정화하여 deep learning의 결정 능력을 보존하는 방어 기술입니다. 우리는 흔히 이를 모델이 얼마나 강건한지에 대한 논의로 robustness라는 주제로 공부하기도 합니다만, 과거에 수 많은 방법으로 연구되었던 모델 자체의 강건성을 증가시키기 위한 adversarial training 방법과는 달..
