딥러닝 모델 역공격 및 방어 연구
민감한 분야에 딥러닝이 빠르게 도입되면서 개인 데이터의 프라이버시와 무결성에 심각한 위협을 가하는 모델 역공격(MI) 취약점이 대두되고 있습니다. 생체 인식, 헬스케어, 금융 등 다양한 응용 분야에서 MI 공격이 증가함에 따라 그 메커니즘, 영향 및 방어 방법을 이해하는 것이 시급합니다. 본 연구는 MI 공격 및 방어 전략에 대한 체계적이고 심층적인 문헌 검토를 제공하여 기존 연구의 공백을 메우고자 합니다. MI 공격의 체계적인 분류법을 제시하고, 공격 기술과 방어 메커니즘에 대한 광범위한 조사를 수행합니다. 이를 통해 MI 공…