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스테레오 매칭 기반 깊이 추정 AI 모델 보안 취약점에 관한 연구
심상훈(Shim Sang Hoon),주경호(Joo Kyungho),이동훈(Lee Dong Hoon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
딥러닝을 활용한 영상정보 기반 깊이 추정 알고리즘은 무인이동체의 주행을 위한 카메라 센서 정보를 해석하는 데 사용되고 있다. 하지만 깊이 추정 딥러닝 모델의 보안 취약점은 무인이동체가 실제로 활용되는 데 있어 큰 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 무인이동체에서 영상정보를 처리하기 위해 사용하는 스테레오 매칭 알고리즘에 대한 적대적 공격연구를 제시한다. 깊이 추정에 대한 적대적 공격 목적에 알맞은 손실 함수를 정의하고 그레디언트 기반 적대적 공격기법들을 적용하여 객체의 거리를 잘못 인식하도록 한다. 또한, 공격 강도 변화에 따른 공격 목표 거리 성공률을 확인하여 공격기법 간 성능을 비교 분석한다.