반응형 2024/10/222 경량 신경망의 적대적 공격 방어 기법: 보안성과 효율성의 균형 스마트폰, IoT 기기, 자율주행 자동차 같은 리소스가 제한된 환경에서는 경량 신경망이 필수적입니다. 경량 신경망은 적은 연산 능력과 메모리로도 높은 성능을 발휘하도록 설계된 모델이지만, 그만큼 적대적 공격에 취약할 수 있습니다. 이는 신경망의 복잡성을 줄이기 위한 압축 과정에서 발생하는 정보 손실과, 적은 파라미터로 인해 복잡한 입력 변화를 충분히 처리하지 못하는 문제에서 기인합니다. 이 글에서는 경량 신경망이 적대적 공격에 어떻게 취약해질 수 있는지, 그리고 이를 방어하기 위한 기법을 소개하고, 경량 신경망의 보안성을 높이기 위한 실제 적용 방안을 다루겠습니다. 경량 신경망이 적대적 공격에 취약한 이유제한된 모델 용량경량 신경망은 적은 파라미터로 인해 복잡한 결정 경계를 형성하기 어려워, 작은 입력.. 2024. 10. 22. 자동 경량화 학습 기법: Neural Architecture Search(NAS) 활용 상상해보세요. 우리 주머니 속 스마트폰이 실시간으로 사람의 얼굴을 인식하고, 복잡한 트래픽 정보를 예측하며, 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 세상을. 이 모든 것이 가능한 이유는 인공지능(AI) 덕분이지만, 이러한 기술이 동작하기 위해서는 상당한 연산 자원과 메모리가 필요합니다. 하지만 모바일 기기나 IoT 센서처럼 자원이 제한된 디바이스에서는 이런 AI 기능을 구현하기가 쉽지 않습니다. 그래서 경량 신경망 설계가 중요한데, 여기에 혁신적인 기법인 Neural Architecture Search(NAS)가 등장하게 된 것이죠. NAS는 AI가 스스로 최적의 신경망 구조를 찾아주는 기술입니다. 사람의 수작업 없이도 다양한 경량화 기법을 적용해 모델을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 성능을 유지하면서도 메모리.. 2024. 10. 22. 이전 1 다음 반응형
