핵심 개념
신뢰할 수 있는 딥러닝 모델을 위협하는 새로운 악성코드 공격에 대한 인식 제고
초록
딥러닝 모델의 안전성에 대한 새로운 위협에 대한 경각심 제고
MaleficNet 2.0을 소개하여 딥러닝 모델에 악성 페이로드를 삽입하는 새로운 기술 소개
MaleficNet의 효과적인 삽입 기술과 이에 대한 실험적 검증
악성코드가 모델 성능에 미치는 영향과 삽입 기술의 견고성에 대한 실험 결과 제시
딥러닝 모델의 파라미터 분포에 대한 통계 분석 및 악성코드 감지 능력 평가
통계
MaleficNet 2.0은 새로운 기술로 악성 페이로드를 딥러닝 모델에 삽입
CDMA와 LDPC 기술을 활용하여 악성 페이로드를 삽입하고 감지를 회피
MetaDefender 엔진을 통해 악성코드 감지 능력 평가
인용구
"신뢰할 수 있는 딥러닝 모델을 위협하는 새로운 악성코드 공격에 대한 인식 제고" - 저자
"MaleficNet 2.0은 새로운 기술로 악성 페이로드를 딥러닝 모델에 삽입" - 연구팀