쿼리를 사용하지 않는 딥러닝 모델 탈취 공격 연구

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한글제목(Korean Title)	쿼리를 사용하지 않는 딥러닝 모델 탈취 공격 연구
영문제목(English Title)	A Study on Non-query Based Model Extraction Attacks
저자(Author)	조윤기 이영한 전소희 백윤흥 Yungi Cho Younghan Lee Sohee Jun Yunheung Paek
원문수록처(Citation)	VOL 28 NO. 01 PP. 0219 ~ 0222 (2021. 05)
한글내용 (Korean Abstract)	인공지능 기술은 모든 분야에서 혁신을 이뤄내고 있다. 이와 동시에 인공지능 모델에 대한 여러 보안적인 문제점이 야기되고 있다. 그 중 대표적인 문제는 많은 인적/물적 자원을 통해 개발한 모델을 악의적인 사용자가 탈취하는 것이다. 모델 탈취가 발생할 경우, 경제적인 문제뿐만 아니라 모델 자체의 취약성을 드러낼 수 있다. 현재 많은 연구가 쿼리를 통해 얻는 모델의 입력과 출력을 분석하여 모델의 의사경계면 또는 모델의 기능성을 탈취하고 있다. 하지만 쿼리 기반의 탈취 공격은 획득할 수 있는 정보가 제한적이기 때문에 완벽한 탈취가 어렵다. 이에 따라 딥러닝 모델 연산과정에서 데이터 스니핑 또는 캐시 부채널 공격을 통해 추가적인 정보 또는 완전한 모델을 탈취하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 연구 동향과 쿼리 기반 공격과의 차이점을 분석하고 연구한다.
영문내용 (English Abstract)
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