Provable Adversarial Defense

증명 가능한 적대적 방어는 기계 학습 모델이 적대적 공격에 직면했을 때 수학적으로 안정성을 보장하는 기술입니다. 이 기술의 주요 목표는 검증 가능한 보안 보장을 제공하여 모델이 알려진 위협 환경에서 안정적으로 작동할 수 있도록 하는 것입니다. 이 기술의 적용 가치는 특히 금융과 의료 등 고위험 영역에서 악의적인 공격을 효과적으로 저지하고 데이터 및 결정의 무결성을 보호함으로써 모델의 보안성과 신뢰성을 향상시키는 데 있습니다.