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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 878 - 885 (8page)
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Research in the field of computer vision based on deep learning is being actively conducted. However, deep learning-based models have vulnerabilities in adversarial attacks that increase the model"s misclassification rate by applying adversarial perturbation. In particular, in the case of FGSM, it is recognized as one of the effective attack methods because it is simple, fast and has a considerable attack success rate. Meanwhile, as one of the efforts to visualize deep learning models, Grad-CAM enables visual explanation of convolutional neural networks. In this paper, I propose a method to generate adversarial examples with high attack success rate by applying Grad-CAM to FGSM. The method chooses fixels, which are closely related to labels, by using Grad-CAM and add perturbations to the fixels intensively. The proposed method has a higher success rate than the FGSM model in the same perturbation for both targeted and untargeted examples. In addition, unlike FGSM, it has the advantage that the distribution of noise is not uniform, and when the success rate is increased by repeatedly applying noise, the attack is successful with fewer iterations.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 및 평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
I.J. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning, MIT press, 2016.
J. Lee, S. Lee, D. Kim, S. Hong, and S. Yang, “Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning,” Journal of Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 33, No. 4, pp. 23-32, 2018.
W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, Y. Liu, and F.E. Alssadi, “A Survey of Deep Neural Network Architectures and Their Applications,” Neurocomputing, Vol. 234, pp. 11-26, 2017.
P.N. Druzhkov and V.D. Kustikova, “A Survey of Deep Learning Methods and Software Tools for Image Classification and Object Detection,” Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 26, No. 1, pp. 9-15, 2016.
H. Kim, D. Jung, and B. Wook, “Exploiting the Vulnerability of Deep Learning-Based Artificial Intelligence Models in Medical Imaging: Adversarial Attacks,” Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 80, No. 2, pp. 259-273, 2019
J. Lee, S. Lee, D. Kim, S. Hong, and S. Yang, “Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning,” Journal of Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 33, No. 4, pp. 23-32, 2018.
W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, Y. Liu, and F.E. Alssadi, “A Survey of Deep Neural Network Architectures and Their Applications,” Neurocomputing, Vol. 234, pp. 11-26, 2017.
P.N. Druzhkov and V.D. Kustikova, “A Survey of Deep Learning Methods and Software Tools for Image Classification and Object Detection,” Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 26, No. 1, pp. 9-15, 2016.
H. Kim, D. Jung, and B. Wook, “Exploiting the Vulnerability of Deep Learning-Based Artificial Intelligence Models in Medical Imaging: Adversarial Attacks,” Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 80, No. 2, pp. 259-273, 2019
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