3편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
연합 학습(FL)은 여러 장치나 기관이 로컬 데이터를 공유하지 않고도 기계 학습(ML) 모델을 공동으로 훈련할 수 있게 하는 접근 방식입니다. 이는 환자 건강 데이터를 활용한 의료 ML 모델 훈련의 윤리적 난제를 극복할 유망한 방법으로 주목받고 있습니다. 본 연구는 헬스케어 분야에서 FL의 잠재력을 윤리적 관점에서 탐구합니다. 의료 FL은 '연합 불투명성'이라는 새로운 형태의 불투명성을 야기한다고 주장합니다. 이는 이해관계자들이 모델 훈련에 사용된 데이터에 접근, 분석 또는 관리할 수 없게 만듭니다. 이러한 불투명성은 의료 ML의…
인공지능(AI)의 급속한 발전은 이미지 인식, 자율주행 등 다양한 분야에서 고성능 모델을 탄생시켰습니다. 그러나 머신러닝(ML) 모델은 적대적 공격 및 데이터 오염에 취약하여 시스템 오작동 및 의사결정 오류를 초래할 수 있으며, 개인 데이터 사용으로 인한 프라이버시 침해 문제도 제기됩니다. 본 논문은 현대 AI 시스템의 적대적 머신러닝(AML) 환경을 견고성과 프라이버시라는 이중 관점에서 조망합니다. 연구는 포괄적인 분류 체계를 활용하여 적대적 공격 및 방어 기법을 탐구합니다. 이어서 견고성 벤치마크와 함께 ML 시스템 이해관계자…
딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 확산 모델은 이미지, 오디오, 비디오 합성, 분자 설계, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 유망한 생성 모델로 부상했습니다. 독특한 생성 메커니즘과 뛰어난 품질 덕분에 여러 분야에서 가치 있는 도구로 활용되고 있습니다. 그러나 이미지 생성 분야에서 확산 모델의 광범위한 배포는 데이터 프라이버시, 보안, 예술 윤리와 같은 사회적 문제들을 야기하고 있습니다. 기존 연구들은 최신 확산 모델 기반 이미지 합성 기술과 잠재적 사회적 함의를 충분히 다루지 못하는 한계가 있습니다. 본 논문은 확산 모델의 배경…
