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Search: "[ keyword: RSA ]" (53)
    다양한 데이터 전처리 기법과 데이터 오버샘플링을 적용한 GRU 모델 기반 이상 탐지 성능 비교
    유승태, 김강석, Vol. 32, No. 2, pp. 201-211, 4월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.2.201
    주제어: Anomaly Detection, Preprocessing, Oversampling, GRU, DCGAN

    질의 효율적인 의사 결정 공격을 통한 오디오 적대적 예제 생성 연구
    서성관, 문현준, 손배훈, 윤주범, Vol. 32, No. 1, pp. 89-98, 2월. 2022
    10.13089/JKIISC.2022.32.1.89
    주제어: Adversarial Examples, Speech command classification, Decision-based attack

    Intrusion Detection System을 회피하고 Physical Attack을 하기 위한 GAN 기반 적대적 CAN 프레임 생성방법
    김도완, 최대선, Vol. 31, No. 6, pp. 1279-1290, 12월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.6.1279
    주제어: Vehicle Privacy, Evasion Attack, Machine Learning, Adversarial example

    데이터 예측 클래스 기반 적대적 공격 탐지 및 분류 모델
    고은나래, 문종섭, Vol. 31, No. 6, pp. 1227-1236, 12월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.6.1227
    주제어: Adversarial attack, Evasion Attack, Deep Learning, Adversarial Example Detection

    선형 판별 분석 및 k-means 알고리즘을 이용한 적대적 공격 유형 분류 방안
    최석환, 김형건, 최윤호, Vol. 31, No. 6, pp. 1215-1225, 12월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.6.1215
    주제어: Deep Learning, Adversarial example, Adversarial attack, clustering

    입력 변이에 따른 딥러닝 모델 취약점 연구 및 검증
    김재욱, 박래현, 권태경, Vol. 31, No. 1, pp. 51-59, 2월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.1.51
    주제어: Deep Learning, Mutation, Adversarial machine learning, Deep Learning, Mutation, Adversarial machine learning

    주파수 분석 기반 RSA 단순 전력 분석
    정지혁, 윤지원, Vol. 31, No. 1, pp. 1-9, 2월. 2021
    10.13089/JKIISC.2021.31.1.1
    주제어: RSA, Side channel analysis, Automate, K-Means, RSA, Side channel analysis, Automate, K-Means

    적대적 공격에 견고한 Perceptual Ad-Blocker 기법
    김민재, 김보민, 허준범, Vol. 30, No. 5, pp. 871-879, 10월. 2020
    10.13089/JKIISC.2020.30.5.871
    주제어: Adversarial example, Perceptual Ad-Blocker, Defense-GAN, MagNet, Adversarial example, Perceptual Ad-Blocker, Defense-GAN, MagNet

    감쇠 요소가 적용된 데이터 어그멘테이션을 이용한 대체 모델 학습과 적대적 데이터 생성 방법
    민정기, 문종섭, Vol. 29, No. 6, pp. 1383-1392, 12월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.6.1383
    주제어: Deep Learning, Adversarial Data Generation, data augmentation, Deep Learning, Adversarial Data Generation, data augmentation

    공개 딥러닝 라이브러리에 대한 보안 취약성 검증
    정재한, 손태식, Vol. 29, No. 1, pp. 117-125, 1월. 2019
    10.13089/JKIISC.2019.29.1.117
    주제어: Adversarial attack, MNIST, Deep Learning, Security, Autoencoder, Convolution Neural Network, Adversarial attack, MNIST, Deep Learning, Security, Autoencoder, Convolution Neural Network

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