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..
