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인공지능 모델로 식별 가능한 비식별 이미지 생성 방법

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dc.contributor.author김봉준-
dc.contributor.author손윤식-
dc.contributor.author정준호-
dc.date.accessioned2024-08-08T13:01:51Z-
dc.date.available2024-08-08T13:01:51Z-
dc.date.issued2022-06-
dc.identifier.issn2733-7448-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/22573-
dc.description.abstract최근 어디에서나 흔하게 볼 수 있는 CCTV는 사생활 침해의 논란이 있다. 심층신경망은 기반 이미지 인식, 패턴 분석과 같은 여러 유용한 서비스에 적용되었다. 한편, 적대적 예제는 심층신경망 보안에 큰 위협이 된다. 예로, 이미지에 약간의 노이즈를 추가하여 만들어진 얼굴 적대적 예제는 얼굴 인식 시스템에서 오인식이 발생 할 수 있다. 하지만 비식별화한 이미지를 재식별이 필요한 일부 상황에서는 적대적 예제가 유용할 수 있다. 이 논문에서는 우리는 재식별 가능한 얼굴 비식별화 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사람의 시각으로 식별할 수 없는 얼굴 식별 모델은 식별을 가능하게 한다. 비식별화 방법은 가우시안 블러와 적대적공격 기법인 C.W 공격을 사용하였다. 그리고 동영상을 이용한 실험으로 이 기법이 작동한다는 것을 보여주었다.-
dc.format.extent8-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국스마트치안학회-
dc.title인공지능 모델로 식별 가능한 비식별 이미지 생성 방법-
dc.title.alternativeA De-identifying Images Generation Method Identifiable by AI Model-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.bibliographicCitation스마트치안연구, v.3, no.1, pp 9 - 16-
dc.citation.title스마트치안연구-
dc.citation.volume3-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage9-
dc.citation.endPage16-
dc.identifier.kciidART002941166-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskciCandi-
dc.subject.keywordAuthor비식별-
dc.subject.keywordAuthor얼굴식별-
dc.subject.keywordAuthor적대적공격-
dc.subject.keywordAuthorCCTV-
dc.subject.keywordAuthorDNN-
dc.subject.keywordAuthorCNN-
dc.subject.keywordAuthorDe-identification-
dc.subject.keywordAuthorface identification-
dc.subject.keywordAuthorAdversary attack-
dc.subject.keywordAuthorCCTV-
dc.subject.keywordAuthorDNN-
dc.subject.keywordAuthorCNN-
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College of Advanced Convergence Engineering > Department of Computer Science and Artificial Intelligence > 1. Journal Articles

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