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‘질의 효율적인 블랙박스 적대적 예제 생성연구’ 논문으로 수상
[보안뉴스 박미영 기자] 세종대 정보보호학과 윤주범 교수 연구팀이 2022년 한국정보보호학회 하계학술대회에서 최우수 논문상인 과기정통부 장관상을 수상했다.
한국정보보호학회는 정보보호 분야에서 국내 최고 권위를 인정받는 학회다. 이번 학술대회는 220여편의 논문이 접수됐으며 최우수 논문 3편, 우수 논문 16편이 선정됐다.
서성관 석사과정 연구원 등과 함께 수행된 윤 교수 연구팀 논문은 1위를 수상했다. 논문의 제목은 ‘질의 효율적인 블랙박스 적대적 예제 생성연구’이다. 논문은 최근 많이 활용되는 딥러닝 모델들의 안전성 향상을 위해 질의 효율적인 블랙박스 적대적 예제를 생성하는 방법을 제안하는 기술을 제시했다.
이 기술은 이미지 식별, 음성 및 글자 인식 등의 딥러닝 모델에 인식 오류를 일으킬 만한 입력을 주입해 오인식의 발생 여부를 판별한다. 최근 많이 사용되는 인공지능 딥러닝 모델의 안전성 검증에 활용할 수 있다.
윤 교수는 “정보보호 분야에서 가장 권위 있는 한국정보보호학회 학술대회에서 수상하게 돼 기쁘다. 앞으로도 연구에 꾸준히 매진해 정보보안 분야에서 좋은 연구 결과와 우수한 인재를 양성하는데 기여하겠다”고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 세종대 정보보호학과 윤주범 교수 연구팀이 2022년 한국정보보호학회 하계학술대회에서 최우수 논문상인 과기정통부 장관상을 수상했다.
[사진=세종대]
한국정보보호학회는 정보보호 분야에서 국내 최고 권위를 인정받는 학회다. 이번 학술대회는 220여편의 논문이 접수됐으며 최우수 논문 3편, 우수 논문 16편이 선정됐다.
서성관 석사과정 연구원 등과 함께 수행된 윤 교수 연구팀 논문은 1위를 수상했다. 논문의 제목은 ‘질의 효율적인 블랙박스 적대적 예제 생성연구’이다. 논문은 최근 많이 활용되는 딥러닝 모델들의 안전성 향상을 위해 질의 효율적인 블랙박스 적대적 예제를 생성하는 방법을 제안하는 기술을 제시했다.
이 기술은 이미지 식별, 음성 및 글자 인식 등의 딥러닝 모델에 인식 오류를 일으킬 만한 입력을 주입해 오인식의 발생 여부를 판별한다. 최근 많이 사용되는 인공지능 딥러닝 모델의 안전성 검증에 활용할 수 있다.
윤 교수는 “정보보호 분야에서 가장 권위 있는 한국정보보호학회 학술대회에서 수상하게 돼 기쁘다. 앞으로도 연구에 꾸준히 매진해 정보보안 분야에서 좋은 연구 결과와 우수한 인재를 양성하는데 기여하겠다”고 말했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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