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대상영상(target image)에 존재하는 객체들의 검출을 위해 사용되는 심층신경망(Deep Neural Network)의 성능하락을 유발시키는 적대적공격(Adversarial Attack)의 성능을 평가 수행하는 컴퓨터 장치의 방법에 있어서,상기 대상영상과 상기 적대적공격이 적용된 적대적영상 간의 평균정밀도(average precision) 차이를 산출하는 단계;상기 대상영상과 상기 적대적공격이 적용된 적대적영상 간의 퍼터베이션의 크기를 확인하는 단계; 및상기 평균정밀도 차이 및 상기 퍼터베이션의 크기에 기반하여, 상기 적대적공격의 공격효율성을 수치화하는 단계를 포함하고,상기 공격효율성은 하기 수학식1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 심층신경망의 성능하락을 유발시키는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 컴퓨터 장치의 방법
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제1 항에 있어서,상기 퍼터베이션의 크기는 하기 수학식2에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 심층신경망의 성능하락을 유발시키는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 컴퓨터 장치의 방법
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제1 항에 있어서,복수개의 영상분류용 적대적 공격 기술을, 회귀손실함수를 적용할 수 있는 경우 제1그룹, 상기 회귀손실함수를 적용할 수 없는 경우 제2그룹으로 분류하는 단계;상기 제1그룹에 포함된 영상분류용 적대적 공격 기술에 대하여 회귀손실함수를 적용하여 제1적대적공격손실함수를 산출하고, 상기 제1적대적공격손실함수에 관한 제1적대적공격을 결정하는 단계;상기 제2그룹에 포함된 영상분류용 적대적 공격 기술에 대하여, 상기 적외선 대상영상에 설정된 복수개의 클래스 정보 중 하나에 기반하여 제2적대적공격손실함수를 산출하고, 상기 제2적대적공격손실함수에 관한 제2적대적공격을 결정하는 단계; 및상기 제1적대적공격과 상기 제2적대적공격 사이의 상기 공격효율성을 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망의 성능하락을 유발시키는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 컴퓨터 장치의 방법
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대상영상(target image)에 존재하는 객체들의 검출을 위해 사용되는 심층신경망(Deep Neural Network)의 성능하락을 유발시키는 적대적공격(Adversarial Attack)의 성능을 평가 수행하는 시스템으로서,상기 대상영상과 상기 적대적공격이 적용된 적대적영상 간의 평균정밀도(average precision) 차이를 산출하고, 상기 대상영상과 상기 적대적공격이 적용된 적대적영상 간의 퍼터베이션의 크기를 확인하며, 상기 평균정밀도 차이 및 상기 퍼터베이션의 크기에 기반하여, 상기 적대적공격의 공격효율성을 수치화하는 공격효율성산출부를 포함하고,상기 공격효율성은 하기 수학식3에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 시스템
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제4 항에 있어서,상기 퍼터베이션의 크기는 하기 수학식4에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 시스템
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제4 항에 있어서,복수개의 영상분류용 적대적 공격 기술을, 회귀손실함수를 적용할 수 있는 경우 제1그룹, 상기 회귀손실함수를 적용할 수 없는 경우 제2그룹으로 분류하는 분류부;상기 제1그룹에 포함된 영상분류용 적대적 공격 기술에 대하여 회귀손실함수를 적용하여 제1적대적공격손실함수를 산출하고, 상기 제1적대적공격손실함수에 관한 제1적대적공격을 결정하는 제1함수산출부; 및상기 제2그룹에 포함된 영상분류용 적대적 공격 기술에 대하여, 상기 적외선 대상영상에 설정된 복수개의 클래스 정보 중 하나에 기반하여 제2적대적공격손실함수를 산출하고, 상기 제2적대적공격손실함수에 관한 제2적대적공격을 결정하는 제2함수산출부를 더 포함하고,상기 공격효율성산출부는 상기 제1적대적공격과 상기 제2적대적공격 사이의 상기 공격효율성을 비교하는 것을 특징으로 하는 적대적공격의 성능을 평가 수행하는 시스템
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