적대적 훈련

적대적 학습은 공격으로부터 방어할 수 있는 기능으로 모델을 무장시켜 모델의 견고성을 높이려는 머신 러닝 접근 방식입니다. 이는 훈련 데이터에 일종의 인공 노이즈를 도입하는 데이터 증강의 한 형태입니다. 이러한 노이즈는 알고리즘에 의해 생성되거나 단순히 입력 샘플에 작은 교란을 추가하여 생성될 수 있습니다.

적대적 학습의 목표는 특정 유형의 공격에 대해 모델의 성능을 더 강력하게 만드는 것입니다. 예를 들어, 입력 데이터에 작은 교란을 추가하면 모델이 특정 유형의 공격에 덜 민감해질 수 있습니다. 이는 원칙적으로 모델이 특정 기능에 덜 의존하도록 훈련하는 정규화 개념과 유사합니다.

적대적 학습은 노이즈 데이터가 모델이 더 효과적으로 일반화하도록 장려하므로 과적합의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 공격에 대한 견고성이 모델의 성능을 향상시키기 때문에 새로운 데이터 세트에 대한 모델의 정확도를 높이는 데 사용할 수도 있습니다.

적대적 학습은 특정 공격에 대한 저항력이 높기 때문에 모델 자체의 보안을 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터의 조작이나 오염에 덜 취약해져 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

적대적 학습은 일반적으로 딥러닝 모델의 성능과 보안을 강화하는 데 사용됩니다. 이상 징후 탐지 및 네트워크 침입 방지와 같은 사이버 보안에 대한 데이터 기반 접근 방식의 정확성과 견고성을 높이는 데 사용되었습니다.