각 분야별 기술을 자세히 소개해드립니다.
| 기술명 | 딥러닝 모델의 취약점을 판단하기 위한 커버리지 기반의 퍼징 시스템 | |||
| 기술요약 | 딥러닝 모델의 보안 취약점 분석을 통해 딥러닝 모델이 공격으로 인해 오동작 하는 것을 방지하기 위한 것으로, 원본 이미지를 변형하여 생성된 이미지에 대한 딥러닝 모델의 예측 결과와 원본 이미지의 클래스에 기초하여 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 오류를 자동 탐지함으로써, 사람의 개입 없이 딥러닝 모델의 취약점 검출이 가능하며 딥러닝 모델의 취약점 검출을 위해 소요되는 시간을 절약할 수 있음 | |||
| 기술분야 | 6T | 대분류 | 적용분야 | |
| IT | 소프트웨어 | 테스트 |
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| 발명자 | 성명 | 소속학과 | 대표연구분야 | 연구실 |
| 윤주범 | 정보보호학과 | 인공지능 보안, 시스템 보안, 네트워크 보안 |
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| 관련지재권 정보 | 발명의 명칭 | 출원번호 | 등록번호 | |
| 딥러닝 모델의 취약점 판단 장치 및 방법 | 10-2020-0087811 | 10-2191722 |
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| 기술명 | |
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| 딥러닝 모델의 취약점을 판단하기 위한 커버리지 기반의 퍼징 시스템 | |
| 기술요약 | |
| 딥러닝 모델의 보안 취약점 분석을 통해 딥러닝 모델이 공격으로 인해 오동작 하는 것을 방지하기 위한 것으로, 원본 이미지를 변형하여 생성된 이미지에 대한 딥러닝 모델의 예측 결과와 원본 이미지의 클래스에 기초하여 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 오류를 자동 탐지함으로써, 사람의 개입 없이 딥러닝 모델의 취약점 검출이 가능하며 딥러닝 모델의 취약점 검출을 위해 소요되는 시간을 절약할 수 있음 | |
| 기술분야 | |
| 6T | 대분류 |
| IT | 소프트웨어 |
| 중분류 | 소분류 |
| 테스트 |
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| 발명자 | |
| 성명 | 소속학과 |
| 윤주범 | 정보보호학과 |
| 대표연구분야 | 연구실 |
| 인공지능 보안, 시스템 보안, 네트워크 보안 |
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| 관련지재권 정보 | |
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발명의 명칭
등록번호
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출원번호
특허공보
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딥러닝 모델의 취약점 판단 장치 및 방법
10-2191722
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