[2023]Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence: Chapter5: Adversarial Defense Mechanisms for Supervised Learning
한줄 요약:
짧은 요약(Abstract) :
이 장에서는 게임 이론적 적대적 심층 학습을 사용하여 신경망 아키텍처, 구현, 비용 분석 및 교육 과정을 탐구함
이러한 심층 신경망의 유틸리티 경계를 경험적 위험 최소화, 실수 한계 프레임워크 및 무회피 학습과 같은 계산 학습 이론 내에서 정의함
여기서 무회피 속성을 가진 실수 경계 프레임워크는 온라인 학습을 위해 생성된 적대적 데이터에 대한 신경망 교육의 허용 오류 및 업데이트 규칙을 제공함
그런 다음 사이버 공간 정보 처리 작업은 분리 기준이 구조화된 데이터 세트를 특징짓고 적대적 손실 함수를 만드는 데 있어 계산 효율성에 대한 관점에서 각각 판별 학습, 생성 학습 및 적대적 학습 기준으로 다시 공식화될 수 있음
각 적대적 예제에 대한 사전 방어 기술도 요약되어 적대적 신호 게임이 포함된 심층 방어 환경을 구축하여 적응적 적대자에 의한 사이버 공격을 완화함
저자들은 적대적 신호 게임이 포함된 심층 방어 환경을 구축하여 적응적 적대자에 의한 사이버 공격을 완화할 수 있음을 요약함
이들은 머신 학습 가설을 보완하는 보안 설계 패러다임을 학습 시스템 관점의 보안 목표를 참조하여 사이버 공격에 대한 다중 수준의 방어를 생성하기 위해 고전적 성능 설계 패러다임과 통합할 수 있음
저자들은 게임 이론적 적대적 심층 학습에 대한 보안 요구 사항에 대한 방어 메커니즘에서 계산 최적화 알고리즘에 대한 방대한 관련 문헌을 매우 체계적인 방식으로 제시함
저자들은 디지털 포렌식, 취약성 식별, 영향 분석, 위험 완화, 사이버 보안 메트릭, 데이터 및 모델 개발, 침투 테스트 및 의미 상호 운용성에 사용될 수 있음
현재 방법의 많은 애플리케이션, 제한 사항, 유망한 미래 방향, 게임 이론적 적대적 심층 학습 대책 개발 및 기술 평가에 대해 상당한 세부 사항으로 지적함
정형화된 적대적 심층 학습 가정은 안전 핵심 다중 작업 목표에 대한 적대적 강인함을 위한 손실 함수 디자인 내에서 중요 인프라 보호 메커니즘 내에서 공격 표면 생성, 용량 및 특이성을 추적할 수 있음
그 결과 알고리즘 의사 결정은 학습 시스템의 효율성, 객관성 및 제어를 명확히하여 특정 청중에
이 장에서는 게임 이론적 적대적 심층 학습을 활용하여 신경망 아키텍처, 구현, 비용 분석 및 교육 과정을 탐구함
이와 같은 심층 신경망의 유틸리티 경계를 경험적 위험 최소화, 실수 경계 프레임워크 및 무회피 학습과 같은 계산 학습 이론 내에서 정의함
여기서 실수 경계 프레임워크는 무회피 속성을 가지며 온라인 학습을 위한 신경망 교육에 허용되는 오류 및 업데이트 규칙을 제공함
그런 다음 사이버 공간 정보 처리 작업은 분리 기준이 구조화된 데이터 세트를 특징짓고 적대적 손실 함수를 만드는 데 있어 계산 효율성의 관점에서 판별 학습, 생성 학습 및 적대적 학습 기준으로 재공식화될 수 있음
각 적대적 예제에 대한 선제적 방어 기술도 요약되어, 적응적 적대자에 의한 사이버 공격을 완화하기 위해 적대적 신호 게임이 포함된 심층 방어 환경을 구축함
머신 학습 가설을 보완하는 보안 설계 패러다임을 학습 시스템 관점의 보안 목표를 참조하여 사이버 공격에 대한 다중 수준의 방어를 생성하기 위해 고전적 성능 설계 패러다임과 통합할 수 있음
게임 이론적 적대적 심층 학습에 대한 보안 요구 사항에 대한 방어 메커니즘에서 계산 최적화 알고리즘에 대한 방대한 관련 문헌을 매우 체계적인 방식으로 제시함
디지털 포렌식, 취약성 식별, 영향 분석, 위험 완화, 사이버 보안 메트릭, 데이터 및 모델 개발, 침투 테스트 및 의미 상호 운용성에 사용될 수 있음
현재 방법의 많은 애플리케이션, 제한 사항, 유망한 미래 방향, 게임 이론적 적대적 심층 학습 대책 개발 및 기술 평가에 대해 상당한 세부 사항으로 지적함
정형화된 적대적 심층 학습 가정은 안전 핵심 다중 작업 목표에 대한 적대적 강인함을 위한 손실 함수 디자인 내에서 중요 인프라 보호 메커니즘 내에서 공격 표면 생성, 용량 및 특이성을 추적할 수 있음
결과적으로 알고리즘 의사 결정은 학습 시스템의 효율성, 객관성 및 제어를 명확히 하여 특정 청중에게 정확성, 공정성, 책임성, 가용성, 무결성, 기밀성, 안정성, 신뢰성, 안전성, 유지 보수성 및 투명성을 가능하게 함
Useful sentences :
* 단어정리
5.1 Securing Classifiers against Feature Attacks
5.1 특징 공격에 대한 분류기 보호
Li 등 저자들은 대상 중심 적대자를 가정하고 적대적 환경에서 특징 축소의 한계를 보여줌
각 적대자는 특징 교차 대체 공격에서 유사한 특징들 사이를 대체할 수 있다고 가정함
또한 적대자는 고정된 쿼리 예산과 비용 예산에 따라 분류기를 쿼리할 수 있다고 가정함
적대적 설정에서 희소 정규화가 있는 회피 모델이 제시됨
특징 공간 대신 특징 동등 클래스에 대한 분류기를 구성하는 것이 회피 모델에 대한 분류기의 회복력을 향상시키기 위한 해결책으로 제안됨
다른 해결책으로 분류기와 다수의 적대자 간의 상호 작용을 바이레벨 스태켈버그 게임으로 제안함
혼합 정수 선형 프로그래밍을 사용하여 스태켈버그 게임을 해결하고, 제약 생성을 통해 적대자의 목표를 추론함
제약 생성은 훈련 데이터에 대해 지역 최적값으로 수렴함
Globerson 등 저자들은 게임 이론적 공식을 사용하여 분류기의 강인함을 분석함
다중 특징으로 훈련된 분류기의 경우, 테스트 중에는 어떤 단일 특징에도 너무 많은 가중치를 부여하지 않음
적대자는 훈련 데이터에 존재했던 특징을 테스트 데이터에서 삭제할 수 있다고 가정함
그런 다음 최악의 경우 특징 삭제 시나리오에서 최적인 분류기가 구성됨
이러한 시나리오는 분류기와 특징 삭제자 간의 두 플레이어 게임에 대한 해결책으로 공식화됨
분류기는 강인한 분류기 매개변수를 제공하는 조치를 선택함
특징 삭제자는 분류기 성능에 가장 해로운 특징을 삭제하도록 선택함
게임 수렴의 불확실성 구조는 특징의 존재 대 비존재와 관련됨
정규화된 힌지 손실과 선형 제약을 가진 지지 벡터 머신이 분류기를 위한 교육 목표로 취해짐
게임은 분류기 손실을 최대로 감소시키는 특징을 삭제함
쉐플리 가치 목표를 측정하는 협력 게임은 제안된 민맥스 목표에 대한 대안으로 다수의 특징을 동시에 삭제함
5.2 Adversarial Classification Tasks with Regularizers
5.2 정규화자가 있는 적대적 분류 작업
Demontis 등 저자들은 견고한 최적화 프레임워크에서 선형 분류기의 회피 공격을 분석함
특징 가중치의 희소성과 선형 분류기의 방어 간의 관계를 조사하여 정규화자를 제안함
선형 분류기는 해석 가능한 결정을 제공하기 때문에 이동 및 임베디드 시스템에서의 낮은 저장 공간, 처리 시간 및 전력 소비로 인해 적대적 학습 알고리즘에서 선택됨
적대자는 대상 분류기의 교육 데이터, 특징 세트 및 분류 알고리즘에 대한 완전한 지식을 가지고 있다고 가정함
데이터 수정 능력은 애플리케이션 종속적 데이터 제약 조건으로 주어지며, 일반적으로 수정된 특징 수에 대한 ℓ1 및 ℓ1 노름으로 정의되는 희소 및 밀집 공격으로 간주됨
적대자의 공격 전략은 원본 데이터와의 거리 제약 조건 하에서 대상 분류기의 판별 함수를 최소화하는 최적화 문제로 공식화됨
희소하고 균일한 가중치를 찾기 위해 ℓ1 및 ℓ∞ 노름의 선형 볼록 조합이 적대자의 공격 전략을 위한 견고성 정규화자로 제안됨
그런 다음 손글씨 숫자 분류, 스팸 필터링 및 악성 코드 탐지 분류 애플리케이션에서 힌지 손실을 가진 지지 벡터 머신 분류기에 대한 이러한 규제의 회피 공격에 대한 동작이 조사됨
ROC 곡선 아래 영역과 함께 제안된 분류기의 가중치 분포에 대한 희소성 및 보안 조치를 결합하여 적대적 설정에서 성능 측정이 수행됨
Krause 등 저자들은 Regularized Information Maximization (RIM)이라는 판별 확률 분류기에 대한 정보 이론적 목적 함수를 제시함
RIM은 다양한 가능성 함수를 수용하고, 클래스 분리를 균형 있게 유지하며, 부분 레이블을 통합하여 준감독 학습에 적합한 클러스터링 프레임워크로 적용됨
이러한 판별 클러스터링 기법은 실제 세계 클러스터링 애플리케이션에서 사용 가능한 클러스터링 카테고리 간의 경계를 나타내며, 스펙트럼 그래프 분할, 최대 마진 클러스터링 및 신경 가스 모델과 같은 기법을 포함함
여기서 클러스터링 문제의 비감독 학습은 다중 클래스 판별 클러스터링에 적합한 조건부 확률 모델로 공식화됨
그런 다음 목적 함수는 입력에 대한 경험적 데이터 분포와 모델 선택에서 유도된 레이블 분포 간의 상호 정보를 최대화하여 구
성됨
수학적 특성을 만족시키기 위해 구성된 이 목적 함수는 데이터 포인트로 밀집한 입력 공간에서 결정 경계를 두지 않고 카테고리 레이블이 클래스 전반에 고르게 분포된 클러스터링 구성을 선호함
또한 복잡한 결정 경계를 가진 조건부 모델을 패널티하는 정규화 항이 모델 선택에 도입됨
특정 조건부 확률 분포 선택에 따라 달라짐
Xu 등 저자들은 불확실성 집합에 기반한 견고한 최적화 공식 내에서 정규화된 지지 벡터 머신 (SVM)을 생성함
이러한 SVM은 소음과 과적합에 대한 보호를 제공함
훈련 오류와 정규화 항의 조합을 최소화함으로써 일반화 성능을 지원하는 분류기의 함수 클래스의 복잡성을 제한하는 정규화 항이 일반적임
테스트 데이터 샘플을 훈련 데이터 샘플의 교란된 복사본으로 간주함으로써 이러한 교란을 제한하는 것은 분류 오차 간의 격차를 줄임
구조적 위험 최소화 접근 방식은 훈련 오류와 복잡성 항에 기반한 일반화 오류의 경계를 최소화하는 정규화 기법임
제안된 견고한 SVM은 훈련 및 테스트 데이터 샘플 간의 모든 가능한 교란에 대해 minmax 최적화를 수행함
특정 교란에 대한 SVM의 안정성은 추정될 수 있으며 관련된 견고성 개념도 연구됨
견고한 SVM을 훈련시키는 데 사용되는 정규화된 손실은 훈련 손실과 정규화 패널티임
Yan 등 저자들은 적대적 교란 기반 정규화를 가진 적대적 마진 최대화 (AMM) 네트워크를 제안함
적대적 교란의 차별화 가능한 공식화가 정규화된 심층 네트워크를 통해 역전파됨
이러한 최대 마진 분류기는 클래스 내 조밀함과 클래스 간 판별성으로 인해 더 나은 일반화 성능을 갖는 경향이 있음
제안된 적대적 방어 메커니즘은 적절한 대상 레이블이 적대적 교란을 위해 올바르게 선택되는 한 다중 레이블 분류기로 일반화될 수 있음
Zhong 등 저자들은 심층 신경망의 분류 목표에 마진 기반 정규화 항을 포함시킴
정규화 항은 반복적인 방식으로 잠재적 교란을 찾기 위해 두 단계의 최적화로 구성됨
적대적 분류에서 큰 마진은 임베딩 공간에서 클래스 간 거리와 클래스 내 평활성을 보장하여 심층 네트워크의 견고성을 향상시킴
교차 엔트로피 손실 함수는
큰 마진 거리 제약 조건이 정규화 항으로 작용하는 동안 공동으로 최적화됨
분류기의 견고성은 특징 조작 및 레이블 조작 조건 하에서 테스트됨
Alabdulmohsin 등 저자들은 고정된 결정 경계를 가진 분류기에 대한 역공학 공격을 논의함
그런 다음 분류의 무작위화는 분류기의 분포에 의해 공식화되어 적대적 위험을 완화하고 높은 확률로 신뢰할 수 있는 예측을 제공함
저자들은 예측 정확도와 분류기 분포의 분산 간의 트레이드오프를 조사함
제안된 역공학 공격은 적대자가 테스트 데이터 분포를 조작하는 탐색 공격 시나리오로 분류됨
제안된 분류 시스템은 결정 경계에 대한 정보를 가능한 한 적게 공개하면서 신뢰할 수 있는 예측을 시도함
분류기의 분포를 학습하는 문제는 볼록 최적화 문제로 공식화됨
분류 시스템의 방어는 적대적 분류, 커널 행렬 수정, 앙상블 학습, 다중 인스턴스 학습 및 게임 이론적 적대적 학습 메커니즘과 비교됨
여기서 탐색적 방어 전략은 훈련 데이터, 특징, 비용 함수 및 학습 알고리즘에 대한 선택에 대한 잘못된 정보를 유발한다고 말함
다른 탐색적 방어 전략은 분류기에 대한 과적합 없이 적대자의 가설 공간의 복잡성을 증가시키는 것임
이러한 경우 무작위화 전략은 클래스 레이블을 예측하는 대신 선택할 확률을 추정할 것임
성공적인 무작위화의 목표는 분류기의 예측 오류율을 증가시키지 않으면서 적대자의 역공학 노력을 증가시키는 것임
또한 적대자가 분류기에 대한 대상 쿼리를 하는 데 사용되는 능동 학습 알고리즘도 제안됨
여기서 쿼리 선택 전략은 무작위 샘플링, 선택적 샘플링 및 불확실성 샘플링에 기초하며, 적대자는 방어자가 무작위 분류기를 사용한다는 것을 알고 있음
학습이 방어자에 의해 완료되면, 방어자는 적대자의 측면에서 관찰된 모든 쿼리에 대해 분류기의 분포에서 무작위로 분류기를 선택함으로써 역공학 공격으로 인한 적대적 위험을 완화할 수 있음
선형 분류기는 분류기의 앙상블을 구축하는 데 사용됨
실험 평가에서는 분류 시스템의 파레토 최적 점을 분석하여 방어 시스템에 대한 건전한 전략을 찾음
큰 분산을 가진 분포에서 무작위로
분류기를 추출함으로써 제안된 역공학 공격을 수행하기 위한 적대자의 계산 복잡성이 크게 증가함
이러한 분류 모델은 스팸 필터링, 침입 탐지 및 사기 탐지와 같은 보안 민감 애플리케이션에 적합함
5.3 Adversarial Reinforcement Learning
5.3 적대적 강화 학습
강화 머신 러닝은 에이전트와 환경 간의 상호 작용에서 누적 보상을 최대화하는 방식으로 지능적인 에이전트의 행동을 연구함
지도 학습에서 필요한 입력/출력 레이블 대신, 강화 학습의 초점은 탐색과 활용 사이의 균형을 찾는 것임
강화 학습 에이전트는 추정된 확률 분포에 대한 참조 없이 무작위로 행동을 선택해야 함
연관 강화 학습 작업은 지도 학습과 강화 학습을 결합함
게임 이론적 모델링에서, 강화 학습은 최적화와 관련하여 경계된 합리성을 참조하여 에러 추정을 생성하는 데 사용될 수 있음
Chen 등 저자들은 강화 학습에 대한 적대적 공격 분류를 검토함
적대적 예제는 학습자를 오도하기 위해 미미한 적대적 조작을 추가하는 암시적 적대적 예제와 물리적 세계 교란을 추가하여 강화 학습에 사용할 수 있는 지역 정보를 변경하는 지배적 적대적 예제로 분류됨
적대적 공격 시나리오는 강화 학습을 수행하는 신경망을 대상으로 하는 오분류 공격과 훈련 중에 잘못된 클래스 레이블로 오분류되도록 대상 클래스 레이블을 공격하는 대상 공격으로 분류됨
강화 학습 정책에 따라 훈련된 학습 모델을 대상 에이전트라고 함
Q-러닝은 강화 학습을 위한 인기 있는 훈련 알고리즘이며, Q-값 업데이트를 제안하여 대상 에이전트의 누적 보상을 나타냄
반복적인 학습 과정을 통해, 대상 에이전트는 최적의 경로를 찾아 Q-값을 최대화함
이는 특정 상태에서의 작업의 강점과 약점을 평가하는 유틸리티 함수로 표현될 수 있음
Deep Q-Network는 Q-러닝에 딥러닝 네트워크의 손실 함수를 정의하는 딥러닝 향상으로, 딥 강화 학습으로 이어짐
A3C 알고리즘은 훈련 과정을 개선하기 위해 액터-크리틱 프레임워크를 사용함
신뢰 영역 정책 최적화(TRPO)는 구식 및 새로운 정책 간의 정보 이론적 KL 발산을 제어함으로써 강화 학습 정책의 변경을 제어할 수 있음
Chen 등 저자들에 의해 후속적으로 검토된 문헌에서는 고속 그래디언트 서명 방법(FGSM)이 강화 학습 시스템에 적용될 수 있으며, Q-러닝 경로의 그래디언트에서 최대 Q-값에 대한 교란을 만드는 데 사용될 수 있음을 보여줌
Deep Q-Network에 대한 정책 유도 공격이 요약되어 있음
적대적 훈련 변형 및 적대적 손실 함수 내의 학습
목표 정규화로 인한 적대적 방어 메커니즘이 제안됨
이러한 공격 설정에서 완전한 블랙박스 위협 모델은 매우 드뭄
적대적 훈련 및 목표 함수 내 정규화 항의 변형, 네트워크 구조 수정(예: 방어 증류) 및 적대적 예제를 생성하는 딥 생성 모델링과 같은 가장 일반적인 방어 메커니즘임
적대적 머신러닝의 응용 분야는 자연어 이해, 이미지 이해, 음성 인식, 자율 주행, 시각적 탐색, 게임 플레이, 거래 시스템, 추천 시스템, 대화 시스템, 재고 관리 및 자동 경로 계획을 포함함
Lu 등 저자들은 다중 에이전트 딥 강화 학습에서 게임 이론적 해결 개념에 대한 설문조사를 제공함
Dai 등 저자들은 그래프 데이터 구조를 포함하는 애플리케이션 도메인에서 데이터의 조합적 구조를 수정하는 적대적 공격에 초점을 맞춤
강화 학습 기반 공격 방법이 제안되어 대상 분류기의 예측 피드백에서 공격 정책을 만듦
대상 분류기는 그래프 수준 및 노드 수준 분류 작업을 수행하는 그래프 신경망 모델로 구축됨
분석된 감독 학습 모델의 애플리케이션은 전이 작업과 유도 작업에 있음
이미지와 같은 연속 데이터 세트와 달리 그래프에서의 적대적 공격은 이산 데이터 세트에 속해야 함
이러한 적대적 조작은 그래프에서 엣지를 순차적으로 추가하거나 삭제하는 것으로 이루어짐
그래프 노드 위의 작업 공간의 이차 시간 복잡도는 그래프 분해 기반 기술로 해결됨
위협 모델은 내부의 대상 분류기를 포함한 (i) 화이트박스 공격, (ii) 대상 분류기의 예측만 알 수 있는 블랙박스 공격 및 (iii) 적대적 조작을 만들기 위해 나머지 샘플에서 쿼리를 수행할 수 있는 몇몇 샘플에 대한 블랙박스 쿼리를 수행할 수 있는 제한된 블랙박스 공격으로 분류됨
비표적 공격에 초점을 맞추며 연구는 표적 공격으로 확장될 수 있음
분류기 교육에 사용되는 교차 엔트로피 손실 함수임
그래프 수준 및 노드 수준 특징 임베딩을 사용하여 그래프 신경망을 교육함
적대적 조작 전후의 분류 의미를 정당화하기 위해 그래프 동등 지표가 제안됨
적대자가 강화 학습 에이전트로 작용하는 보상 함수가 제안됨
Q-러닝 알고리즘은 유한 지평선을 가진 이산 최적화
문제를 해결하는 마르코프 결정 프로세스(MDP)를 학습함
생성된 각 적대적 샘플은 이러한 MDP를 정의함
일반화 가능한 적대자를 학습하기 위해 Q-러닝의 Q-함수 학습 목표가 모든 적대적 샘플과 해당 MDP에 대해 일반화됨
또한 유전 알고리즘을 사용하는 제로 오더 최적화 시나리오에 대한 블랙박스 공격 방법이 제안됨
이러한 제로 오더 최적화 시나리오에서 최적화 목표는 대상 손실 함수의 방향 도함수에 의해 형성된 기울기를 추정하는 데 사용되는 유한 차분 방법을 통해 해결됨
이러한 추정의 수렴 기준은 최적화의 반복 복잡성과 함수 평가의 쿼리 복잡성에 달려 있음
제약이 없는 유도-자유 최적화 알고리즘의 버전인 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)과 같은 알고리즘은 비볼록한 경험 평균 손실 함수를 최소화함
게임 이론적 목적을 가진 이중 수준 버전의 유도-자유 최적화 알고리즘은 일반적으로 minmax 함수로 공식화되며, 제로-오더 확률적 좌표 하강과 같은 알고리즘으로 해결됨
이러한 알고리즘의 계산 복잡성은 차원 축소 및 중요도 샘플링과 같은 기술로 해결됨
게임 이론적 적대적 심층 학습에 대한 이러한 공식화는 적대적 견고성의 비용-민감한 분류기와 비교할 수 있음
유감 최소화 프레임워크는 게임 이론적 적대자가 직면한 계산 복잡성 문제를 해결하는 데 사용될 수 있음
5.3.1 Game Theoretical Adversarial Reinforcement Learning
5.3.1 게임 이론적 적대적 강화 학습
저자들은 적대적 학습을 강화 학습으로 확장할 수 있음을 제시함
이는 게임 이론적 적대적 심층 학습의 목표 함수를 의사 결정 이론의 액터-크리틱 방법으로 해결되는 이중 수준 최적화 문제로 해석할 수 있기 때문임
강화 학습으로의 적대적 분류 작업은 학습을 위해 공격 선호도를 예측하는 작업과 운영 정책을 명시적으로 준수하는 운영 정책을 최적화하는 작업으로 분리될 수 있음
그런 다음 적대자의 최상의 대응 전략은 무작위 운영 결정으로 계산됨
컨텍스트 밴딧은 게임 이론적 적대적 학습과 결합하여 동적 스트림과 복잡한 네트워크에서 깊은 지식 표현 학습을 위한 교육, 테스트 및 검증 데이터 세트로 발견된 다중 모달, 약하게 감독된, 노이즈가 많은, 희소하며 다중 구조화된 교육 데이터 세트에서 발생하는 문제를 해결할 수 있음
게임 이론적 적대적 학습의 결과 측정은 적대적 및 교육 데이터 분포 간의 브레그만 발산으로 구성되어 교육 중 적대적 조작을 피하기 위해 두 번째 목표 함수의 도함수를 사용하지 않아도 됨
GAN은 적대적 다중 에이전트 설정에서 분배적 견고한 게임으로 공식화됨
플레이어는 신경망의 뉴런 유닛이고, 플레이는 배운 가중치임
게임 이론적 목표 함수는 실제 데이터 측정치와의 불일치에서 발생하는 손실 함수임
전략과 행동의 매핑은 도메인 전문가와 자연에 의해 계정될 수 있음
GAN의 견고한 훈련은 게임 이론적인 적대적 학습에서와 같이 전략과 목표 함수의 불일치를 다룸
5.4 Computational Optimization Algorithmics for Game Theoretical Adversarial Learning
5.4 게임 이론적 적대적 학습을 위한 계산 최적화 알고리즘
저자들은 예측 분석에서 사용되는 일반화 최소 제곱 모델과 일반화 선형 모델로부터 분류 손실 함수가 심층 네트워크의 대상 적대적 데이터 분포와 교육 데이터 분포 사이의 불일치를 최소화하는 노름, 그래디언트, 기댓값으로 정규화된 게임 이론적 목적 함수에 의해 정규화된다고 제안함
여기서 관심사는 게임 이론적 모델, 딥러닝 최적화 및 다양한 유틸리티 함수를 포함한 광범위한 최적화 문제에 적용되는 정규화, 수치 최적화 및 비선형 최적화임
게임 이론 외에도 견고한 최적화, 수치 최적화 및 비선형 최적화와 같은 딥러닝 최적화에 대한 추가 관심사가 포함됨
Fogel은 신경망의 확률적 최적화에 적용되는 시뮬레이션된 진화 기술을 분류함
이 기술은 유전 알고리즘, 진화 전략 및 진화 프로그래밍으로 알려져 있으며, 피트니스 함수의 고차 통계를 사용하지 않고 최적 해를 향해 수렴함
이러한 기술은 피트니스 함수에서 적대적 조작에 대해 경사 기반 방법보다 민감하지 않음
Pirlot은 시뮬레이션된 어닐링(SA), 타부 검색(TS) 및 유전 알고리즘(GAs)의 강점과 약점을 설명함
Ledesma 등 저자들은 시뮬레이션된 어닐링을 구현하는 절차를 검토함
Bandyopadhyay 등 저자들은 패턴 분류에서 결정 경계를 최소화하기 위해 시뮬레이션된 어닐링을 사용함
Rose는 클러스터링, 압축, 분류 및 회귀와 관련된 문제를 최적화하기 위해 결정적 어닐링 알고리즘을 제안함
Adler는 SA와 지역 검색 방법을 결합한 하이브리드화를 제공함
Martin 등 저자들은 마르코프 체인으로 SA를 결합한 지역 검색 방법을 소개함
Back 등 저자들과 Beyer 등 저자들은 진화 전략(ES)의 발전을 검토함
Das 등 저자들은 다목적, 제약 조건이 있는, 대규모 및 불확실한 최적화 문제에 적용된 차별화 진화(DE)의 모든 주요 이론 연구 및 알고리즘 변형을 검토함
Pelikan 등 저자들은 진화 계산에서 후보 해에 대한 연관성 학습을 제안함
Zhang 등 저자들은 진화 계산 프레임워크 내에서 머신러닝 문제를 조사함
Goldberg는 머신러닝에서 유전 알고리즘의 응용에 대해 더 자세히 설명함
Michalewicz는 유전 연산자의 수치 최적화를 이끌어내는 진화 프로그램에 대해 논의함
Bandaru 등 저자들은 다목적 최적화 데이터 세트에서 데이터 마이닝을 위한 설명 모델과 예측 모델을 설명함
Bertsekas는 도함수 없는 확률적 최적화 문제에 대해 논의함
Nemirovski 등 저자들은 기댓값 적분의 형태로 주어진 목적 함수에 대한 볼록-오목 확률적 최적화를 논의함
Sinha 등 저자들은 진화 솔루션을 적대적 학습 문제에 적용함
Suryan 등 저자들은 역 최적 제어 이론에 진화 알고리즘을 검토함
Eiben은 제약 환경에서 진화 알고리즘의 작동을 분석함
Cantu-Paz는 유전 알고리즘에서 병렬 구조를 검토함
Ocenasek 등 저자들은 병렬 추정 분포 알고리즘 설계를 검토함
Sudholt는 멀티코어 CPU 아키텍처에서 병렬 진화 알고리즘을 소개함
Whitley 등 저자들은 MapReduce와 같은 간단한 병렬 프로그래밍 모델에서 구현된 유전 알고리즘을 제공함
Whitley 등 저자들은 진화 계산을 디버깅하고 테스트하기 위한 지침을 제공함
최적화에 대한 자유 점심 정리는 진화 계산의 최적화 기준 비교에 적용됨
Comon 등 저자들은 텐서 분해를 나타내는 비선형 방정식 시스템의 반복 최적화에 교대 최소 제곱(ALS) 알고리즘을 적용하기 위해 향상된 라인 검색(ELS) 원칙을 제안함
Tsallis 등 저자들은 볼츠만 머신과 카오스 머신을 해결하기 위한 시뮬레이션된 어닐링(SA)의 이론적 분석을 제공함
5.4.1 Game Theoretical Learning
알고리즘 게임 이론(AGT)은 게임 이론과 컴퓨터 과학이 교차하는 연구 분야로, 전략적 환경에서 알고리즘의 설계와 분석에 관한 것임 일반적으로 알고리즘의 입력은 알고리즘의 출력에 이해관계를 가진 여러 플레이어 또는 에이전트 간에 분산됨 AGT의 분석 측면은 알고리즘의 구현 및 분석에 게임 이론적 도구를 적용함 AGT의 설계 측면은 게임 이론적 속성과 알고리즘의 패턴을 컴퓨터 모델링과 알고리즘 복잡도의 개선을 위해 연구함 인터넷 기반 에이전트 간 상호 작용은 게임 이론적 평형과 알고리즘 게임 이론에서 데이터 분석 모델링과 관련됨 계산 사회 선택은 게임 이론적 모델을 다중 에이전트 시스템에 확장하여 개별 에이전트의 선호를 집계하는 온라인 메커니즘을 연구하는 연구 분야임
5.4.1.1 Randomization Strategies in Game Theoretical Adversarial Learning
Grunwald 등은 최대 엔트로피 모델링이 최악의 경우 예상 손실을 최소화하는 것과 동일하다고 보여주며, 이는 제로-섬 게임의 평형 이론에서 손실 함수와 의사 결정 문제에 대해 설명됨 일반화된 상대 엔트로피는 견고한 분류기를 분석하기 위해 활용되며, 이는 브레그만 발산을 손실 함수에 대한 논리 점수로 간주하지 않는 최대 엔트로피 원칙의 결정론적 해석을 제공함 최대 엔트로피 모델링은 견고한 베이지안 분류기로 간주될 수 있으며, 이는 적대적 학습에서 분포적 정보의 불확실성을 다루기 위함임
5.4.1.2 Adversarial Deep Learning in Robust Games
Bowling 등은 여러 에이전트가 참여하는 확률적 게임을 마르코프 결정 프로세스의 확장으로 취급하며, 에이전트의 학습 정책이 다른 학습 에이전트의 존재에서 이루어짐을 분석함 제안된 “나쉬 메모리” 메커니즘은 에이전트의 전체적인 해결책을 나타내며, 나쉬 평형 전략은 게임의 보안 수준을 나타내며, 이는 모든 플레이어가 집단으로 도달할 수 있는 최고의 예상 보상임 Herbert 등은 적대적 학습을 위해 자기 조직화 맵(SOM)의 경쟁 학습에 게임 이론을 적용함 제안된 GTSOM은 SOM의 품질을 평가하고 동적이고 적응적인 업데이트 규칙을 제공하여 클러스터링 문제에서 밀도 불일치를 해결함
Schuurmans 등은 규칙 매칭을 경사 하강법의 대안으로 제시하여 지도된 심층 학습 방법과 게임 이론 간의 연결을 조사함 규칙 매칭은 확률적 훈련 방법으로 고효율적인 지도 학습 문제에 효과적임 Hsieh 등은 GAN 훈련 전략을 혼합 전략을 포함하는 유한 게임으로 모델링하여 혼합 나쉬 평형을 발견함 제안된 평균-근사 샘플링 방식은 게임 이론적 적대적 학습의 전역 최적화 프레임워크를 개선하는 데 도움이 됨 Tembine 등은 GAN을 분포적 견고한 게임으로 공식화하고, GAN의 견고한 훈련이 게임 이론적 적대적 학습의 전략적 및 목표 함수 불일치를 해결한다고 제안함
5.4.1.3 Robust Optimization in Adversarial Learning
5.4.1.3 적대적 학습에서의 견고한 최적화
견고한 최적화는 결정을 내리는 과정에서 불확실성을 고려하는 최적화 방법임
적대적 학습 문맥에서 견고한 최적화는 적대적 변형에 대한 모델의 민감도를 최소화하기 위해 설계됨
이는 특히 불확실성이 적대적 공격으로부터 비롯되는 상황에서 중요함
견고한 최적화 모델은 보통 최악의 경우 성능을 보장하는 결정을 찾음
적대적 변형에 대한 모델의 견고성은 견고한 최적화 문제로 공식화될 수 있음
이 문제에서 목적 함수는 적대적 공격에 대응하여 최적화됨
예를 들어, 견고한 분류기 설계는 적대적 예제에 대한 모델의 오류율을 최소화하기 위해 견고한 최적화 기법을 사용할 수 있음
견고한 최적화 문제는 일반적으로 두 가지 주요 구성 요소로 구성됨
첫 번째는 최적화되는 목적 함수이고, 두 번째는 불확실성 모델이나 적대적 변형의 집합을 정의하는 제약 조건임
불확실성 모델은 종종 변형의 유형과 크기를 제한하는 제약 조건을 통해 정의됨
저자들은 견고한 최적화가 게임 이론적 적대적 학습에서 중요한 역할을 한다고 지적함
이는 적대적 환경에서 모델이 어떻게 견고한 결정을 내릴 수 있는지를 이해하는 데 도움이 됨
견고한 최적화 방법을 사용함으로써, 모델은 적대적 공격에 대해 더 잘 방어할 수 있으며, 이는 전반적인 시스템의 안정성과 신뢰성을 향상시킬 수 있음
이와 같은 접근 방식은 다양한 애플리케이션에서 유용하게 사용될 수 있음
예를 들어, 사이버 보안, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등에서 적대적 학습 기법이 적용될 수 있음
저자들은 견고한 최적화 기법이 적대적 학습 문제를 해결하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 다양한 사례를 검토함
5.4.2 Generative Learning
5.4.2 생성 학습
생성 학습은 데이터의 원본 분포를 모델링하는 머신러닝의 한 분야임
이 방법론은 학습 데이터로부터 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있는 모델을 구축하는 것을 목표로 함
생성적 접근 방식은 높은 차원의 데이터 구조를 이해하고, 데이터의 내재된 표현을 학습하며, 실제와 유사한 데이터 샘플을 생성할 수 있음
생성 학습의 핵심은 데이터의 분포를 학습하는 것임
이는 비지도 학습의 한 형태로 간주될 수 있으며, 목표는 관측된 데이터를 생성한 과정을 이해하는 것임
생성 모델은 입력 데이터 없이도 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있는 능력을 가짐
저자들은 생성 학습이 적대적 학습의 주요 구성 요소 중 하나임을 지적함
특히, 생성적 적대 신경망(GANs)은 생성 학습을 위한 강력한 프레임워크를 제공함
GANs는 생성기와 판별기라는 두 네트워크를 대립시켜 학습함
생성기는 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별기는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하려고 함
이 과정은 게임 이론적 측면을 가지며, 생성기와 판별기가 각각의 성능을 향상시키는 방향으로 학습함
생성 학습은 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있음
이는 신약 설계, 이미지 및 비디오 생성, 음성 합성 등 다양한 응용 프로그램에 유용함
생성 모델은 또한 데이터 보강, 손상된 데이터 복구, 스타일 전송 등에서 사용될 수 있음
저자들은 생성 학습이 제공하는 도전과 기회를 탐구함
생성 모델의 훈련은 종종 어렵고, 모델이 고품질의 다양한 샘플을 생성하도록 하는 것은 계속해서 연구되는 주제임
또한, 생성 모델의 출력을 평가하는 것은 주관적일 수 있으며, 적절한 평가 척도를 개발하는 것은 중요한 연구 영역임
5.4.2.1 Deep Generative Models for Game Theoretical Adversarial Learning
5.4.2.1 게임 이론적 적대적 학습을 위한 심층 생성 모델
심층 생성 모델은 데이터의 복잡한 분포를 학습하고 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 심층 신경망임
이 모델들은 특히 이미지, 음성 및 텍스트와 같은 고차원 데이터를 다룰 때 강력함
적대적 학습 맥락에서, 심층 생성 모델은 새롭고 설득력 있는 데이터 샘플을 생성하여 판별 모델을 속이는 데 사용됨
생성적 적대 신경망(GANs)은 이 분야에서 특히 중요한 발전임
GANs는 생성자와 판별자라는 두 심층 신경망으로 구성됨
생성자는 진짜처럼 보이는 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구분하려고 함
이러한 과정은 두 네트워크 간의 게임 이론적 대립으로 볼 수 있으며, 각 네트워크는 다른 네트워크에 반응하여 점차적으로 개선됨
또한, 변분 오토인코더(VAEs)와 같은 다른 심층 생성 모델도 존재함
VAEs는 입력 데이터를 잠재 공간의 저차원 표현으로 압축한 다음 이 표현에서 새로운 데이터를 재구성하는 방법을 학습함
이는 데이터의 효율적인 압축과 재구성을 가능하게 하며, 생성된 데이터의 다양성과 품질을 높이는 데 도움이 됨
저자들은 심층 생성 모델이 게임 이론적 적대적 학습에 어떻게 적용될 수 있는지 탐구함
이러한 모델은 데이터의 복잡한 분포를 포착할 수 있으며, 이를 통해 적대적 공격이나 방어 메커니즘의 개발에 활용될 수 있음
예를 들어, GANs는 적대적 예제를 생성하여 판별 모델의 취약성을 탐색하거나, 적대적 공격에 대한 내성을 갖춘 모델을 학습하는 데 사용될 수 있음
심층 생성 모델의 학습은 종종 도전적이며, 이에 대한 연구는 여전히 활발히 진행 중임
특히, 이러한 모델의 학습을 안정화하고 생성된 샘플의 품질을 보장하기 위한 기술 개발이 중요한 연구 영역임
저자들은 이러한 모델의 게임 이론적 적대적 학습에 대한 미래 연구 방향을 제시함
5.4.2.2 Mathematical Programming in Game Theoretical Adversarial Learning
5.4.2.2 게임 이론적 적대적 학습에서의 수학적 프로그래밍
수학적 프로그래밍은 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 수학적 기법임
이러한 기법은 목적 함수를 최대화하거나 최소화하고 제약 조건을 만족시키는 결정 변수의 값을 찾는 것을 목표로 함
게임 이론적 적대적 학습 맥락에서, 수학적 프로그래밍은 모델과 적대자 간의 상호 작용을 모델링하고, 적대적 공격에 대응하는 최적의 전략을 찾는 데 사용됨
저자들은 수학적 프로그래밍이 게임 이론적 적대적 학습에서 중요한 역할을 한다고 강조함
이는 복잡한 게임 이론적 상황에서 최적의 결정을 내리는 데 필요한 강력한 도구를 제공하기 때문임
예를 들어, 선형 프로그래밍, 정수 프로그래밍, 혼합 정수 프로그래밍 등의 기법이 적대적 학습 문제를 해결하는 데 사용될 수 있음
특히, 적대적 예제 생성, 모델 방어 전략 설계, 적대적 공격 감지 등에 수학적 프로그래밍 기법이 적용될 수 있음
적대적 공격을 수행하거나 방어하는 과정은 종종 목적 함수를 최적화하고, 제약 조건을 충족시키는 결정 변수를 찾는 문제로 공식화될 수 있음
저자들은 적대적 학습 문제를 해결하기 위한 수학적 프로그래밍 기법의 사용 사례를 탐구함
예를 들어, 적대적 공격을 모델링하는 문제는 목표 시스템에 대한 공격자의 영향을 최대화하는 결정 변수를 찾는 최적화 문제로 볼 수 있음
반면, 방어 메커니즘 설계는 시스템의 취약성을 최소화하는 결정 변수를 찾는 문제로 공식화될 수 있음
수학적 프로그래밍 기법의 적용은 적대적 학습의 효율성과 효과를 향상시킬 수 있음
이러한 기법은 복잡한 최적화 문제를 효과적으로 해결하고, 적대적 학습 시스템의 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있음
저자들은 수학적 프로그래밍이 게임 이론적 적대적 학습의 미래 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대함
5.4.2.3 Low-Rank Approximations in Game Theoretical Adversarial Learning
5.4.2.3 게임 이론적 적대적 학습에서의 저차원 근사
저차원 근사는 고차원 데이터의 복잡성을 줄이는 데 사용되는 기술임
이 기술은 고차원 데이터를 저차원 공간으로 투영하여 주요 정보를 보존하려고 시도함
게임 이론적 적대적 학습 맥락에서, 저차원 근사는 데이터의 복잡성을 줄이고, 계산 효율성을 향상시키며, 학습과 추론을 단순화하는 데 도움이 됨
저차원 근사는 주성분 분석(PCA), 특이값 분해(SVD), 자동 인코더와 같은 다양한 기법을 통해 수행될 수 있음
이러한 기법은 데이터의 주요 변동을 포착하는 저차원 표현을 찾아내어 데이터를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 함
저자들은 게임 이론적 적대적 학습에서 저차원 근사의 중요성을 강조함
이는 특히 대규모 데이터셋이나 복잡한 모델에서 유용할 수 있음
예를 들어, 적대적 예제 생성이나 방어 전략 개발 시, 저차원 근사를 사용하여 데이터의 주요 특성을 유지하면서 처리할 데이터의 양을 줄일 수 있음
저차원 근사는 또한 모델의 해석 가능성을 향상시키고, 중요한 정보에 초점을 맞추도록 도와줌
이는 복잡한 데이터 구조를 간소화하고, 중요한 데이터 특성에 대한 이해를 돕는 데 유용함
저자들은 저차원 근사가 게임 이론적 적대적 학습 문제를 해결하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 탐구함
예를 들어, 저차원 공간에서의 적대적 공격을 탐지하거나 방어하는 전략을 개발할 수 있음
또한, 저차원 근사는 적대적 학습 과정을 보다 효율적으로 만들고, 더 빠른 학습과 추론을 가능하게 함
저차원 근사 기법의 적용은 적대적 학습의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있음
이러한 기법은 적대적 학습 시스템의 설계와 구현을 단순화하고, 계산 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있음
저자들은 저차원 근사가 게임 이론적 적대적 학습의 미래 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대함
5.4.2.4 Relative Distribution Methods in Adversarial Deep Learning
5.4.2.4 적대적 심층 학습에서의 상대 분포 방법
상대 분포 방법은 데이터 분포 간의 차이를 측정하고 분석하는 통계적 기법임
적대적 심층 학습에서, 이러한 방법은 모델이 생성하는 데이터의 분포와 실제 데이터 분포 사이의 차이를 이해하는 데 사용될 수 있음
이는 생성 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있음
상대 분포 방법은 생성적 적대 신경망(GANs)과 같은 생성 모델의 훈련 과정에서 특히 유용함
이 방법은 생성된 데이터가 실제 데이터 분포를 얼마나 잘 반영하는지를 분석함으로써, 생성기와 판별기 사이의 상호 작용을 이해하는 데 도움을 줄 수 있음
저자들은 적대적 학습에서 상대 분포 방법의 적용이 모델의 생성 능력을 이해하고 개선하는 데 중요하다고 지적함
예를 들어, 이 방법을 사용하여 생성된 이미지가 실제 이미지와 어떻게 다른지, 또는 생성 모델이 특정 유형의 데이터를 생성하는 데 어려움을 겪는지를 분석할 수 있음
상대 분포 분석은 또한 적대적 공격의 탐지와 방어에도 응용될 수 있음
예를 들어, 적대적 예제가 실제 데이터 분포에서 어떻게 벗어나는지를 분석함으로써, 적대적 공격을 더 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 전략을 개발할 수 있음
상대 분포 방법은 데이터 과학자와 연구자들이 적대적 심층 학습 모델의 다양한 측면을 탐구하는 데 유용한 도구임
이를 통해 모델의 강점과 약점을 파악하고, 향후 연구 및 개발의 방향을 결정하는 데 도움이 될 수 있음
저자들은 상대 분포 방법이 적대적 심층 학습의 효율성과 효과성을 향상시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지 탐구함
이러한 방법은 생성 모델의 훈련을 안내하고, 적대적 공격에 대한 보다 강력한 방어 메커니즘을 개발하는 데 중요한 역할을 할 수 있음
저자들은 상대 분포 방법이 적대적 심층 학습의 미래 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대함
5.5 Defense Mechanisms in Adversarial Machine Learning
5.5 적대적 머신러닝에서의 방어 메커니즘
적대적 머신러닝에서의 방어 메커니즘은 적대적 공격에 대응하여 모델의 견고성을 향상시키기 위한 전략임
이러한 방어 메커니즘은 공격을 탐지, 완화 또는 회피하기 위해 설계됨
이 분야에서의 주요 도전 과제는 적대적 예제의 지능적이고 다양한 특성에 효과적으로 대응할 수 있는 견고한 방어 전략을 개발하는 것임
적대적 예제에 대한 일반적인 방어 전략 중 하나는 입력 데이터에 대한 전처리를 통해 공격의 효과를 줄이는 것임
예를 들어, 입력 데이터를 필터링하거나 변형하여 적대적 변형을 제거하려고 시도할 수 있음
또한, 모델을 훈련시킬 때 데이터 증강을 사용하여 적대적 예제에 대한 노출을 늘리고, 모델이 이러한 공격을 더 잘 인식하고 견디도록 할 수 있음
또 다른 방어 메커니즘은 적대적 학습을 포함하는 것임
이 접근 방식에서는 적대적 예제를 학습 과정에 포함시켜 모델이 공격에 더 잘 저항하도록 만듦
적대적 학습은 모델을 더 견고하게 만들 수 있지만, 공격자가 새로운 유형의 공격을 개발할 수 있다는 점에서 도전이 될 수 있음
모델의 아키텍처나 학습 알고리즘을 변경하여 적대적 공격에 대한 내성을 개선하는 것도 가능함
예를 들어, 모델의 복잡성을 증가시키거나, 특정 유형의 적대적 공격에 강인한 새로운 네트워크 아키텍처를 설계할 수 있음
저자들은 또한 적대적 공격에 대응하는 다중 모델 접근 방식의 가능성을 탐구함
이러한 접근 방식에서는 여러 모델을 함께 사용하여 공격에 대한 탄력성을 향상시키고, 한 모델이 속임수에 넘어갈 경우 다른 모델이 대응할 수 있도록 함
적대적 머신러닝에서의 방어 메커니즘 개발은 계속해서 진화하는 분야임
공격자와 방어자 간의 지속적인 경쟁은 새로운 방어 전략과 기술의 개발을 촉진함
저자들은 이 분야의 미래 연구와 개발이 적대적 공격의 복잡성과 다양성에 효과적으로 대응할 수 있는 더 견고하고 지능적인 방어 메커니즘을 초래할 것이라고 기대함
5.5.1 Defense Mechanisms in Adversarial Deep Learning
5.5.1 적대적 심층 학습에서의 방어 메커니즘
적대적 심층 학습에서의 방어 메커니즘은 심층 신경망을 적대적 공격으로부터 보호하기 위한 전략임
이러한 전략은 신경망이 적대적 예제에 의해 속아 넘어가는 것을 방지하고, 모델의 예측 정확도를 유지하는 데 도움을 줌
하나의 일반적인 방어 기법은 데이터 전처리임
이는 입력 데이터에 노이즈를 추가하거나, 스무딩과 같은 필터링 기법을 사용하여 적대적 변형을 완화함
이러한 전처리 단계는 적대적 예제가 모델의 내부 표현에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있음
적대적 훈련도 널리 사용되는 방어 메커니즘 중 하나임
이 방법은 학습 과정에 적대적 예제를 명시적으로 포함시켜 신경망이 이러한 공격에 노출되도록 함
이를 통해 모델은 적대적 변형에 대해 더 강건해질 수 있음
모델 정규화는 또 다른 방어 전략임
예를 들어, 드롭아웃이나 배치 정규화와 같은 기술은 모델의 과적합을 방지하고, 적대적 예제에 대한 내성을 향상시킬 수 있음
또한, 적대적 예제를 감지하고 거부하는 방어 기법이 연구되고 있음
이러한 방법은 입력 데이터가 적대적 변형을 당했을 가능성이 높다고 판단되면, 그 예제를 거부하거나 특별한 처리를 수행함
네트워크 아키텍처 자체를 변경하는 것도 방어 메커니즘으로 사용될 수 있음
예를 들어, 심층 신경망의 더 복잡한 구조를 사용하거나, 적대적 공격에 강인한 특별한 레이어나 모듈을 도입할 수 있음
저자들은 적대적 심층 학습에서 방어 메커니즘의 중요성을 강조하며, 지속적인 연구와 개발을 통해 더 효과적인 방어 전략을 발견할 것을 기대함
이러한 방어 기법의 발전은 심층 학습 모델을 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만들고, 적대적 공격의 위험을 줄일 수 있음
5.5.2 Explainable Artificial Intelligence in Adversarial Deep Learning
5.5.2 적대적 심층 학습에서의 설명 가능한 인공지능
설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능(AI) 시스템의 결정과 행동을 인간이 이해할 수 있도록 하는 기술임
적대적 심층 학습의 맥락에서 XAI는 모델이 적대적 예제에 어떻게 반응하는지, 그리고 왜 그런 반응을 보이는지를 이해하는 데 중요함
XAI는 신경망의 결정 과정을 해석하고 시각화하는 데 사용될 수 있음
이는 적대적 공격이 모델의 어떤 부분에 영향을 미치는지, 그리고 모델이 특정 입력에 대해 특정 출력을 생성하는 이유를 파악하는 데 도움이 됨
적대적 심층 학습에서 XAI의 적용은 모델의 취약점을 식별하고, 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있음
예를 들어, 모델의 결정 경로를 분석함으로써 연구자들은 적대적 공격에 대한 모델의 내성을 향상시킬 수 있는 방법을 찾을 수 있음
XAI는 또한 적대적 예제 생성 과정을 이해하는 데에도 사용될 수 있음
이를 통해 연구자들은 적대적 예제가 실제 데이터와 어떻게 다른지, 그리고 이러한 차이가 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지를 더 잘 이해할 수 있음
저자들은 XAI가 적대적 심층 학습의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중요하다고 강조함
XAI를 통해 개발자와 사용자는 AI 시스템의 동작을 더 잘 이해하고, 잠재적인 취약점을 보다 쉽게 식별할 수 있음
XAI의 발전은 적대적 심층 학습을 더 접근하기 쉽고 이해하기 쉬운 분야로 만들 수 있음
이는 연구자와 실무자 모두에게 적대적 공격과 방어 전략에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있음
저자들은 XAI의 적극적인 연구와 개발이 적대적 심층 학습의 미래에 중요한 역할을 할 것으로 기대함
