ITPE * JackerLab

Mixup & CutMix

개요Mixup과 CutMix는 이미지 분류 및 딥러닝 모델 훈련 시 데이터 다양성과 일반화 능력을 향상시키기 위한 고급 데이터 증강 기법입니다. 본 글에서는 두 기법의 원리, 차이점, 기술 요소, 성능 향상 사례, 적용 시 고려사항 등을 비교 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Mixup과 CutMix는 각각 이미지 및 레이블을 혼합하거나 부분적으로 결합하는 방식으로, 딥러닝 모델이 다양한 데이터 조건에 강건하게 대응할 수 있도록 돕는 증강 기법입니다.Mixup: 두 이미지를 선형적으로 혼합하고 레이블도 동일 비율로 섞음CutMix: 한 이미지의 일부분을 잘라 다른 이미지에 삽입하고, 비율에 따라 레이블도 혼합공통 목적: 과적합 방지 및 일반화 성능 향상2. 특징 항목 Mixup CutMix 일반..

Guardrails.ai

개요Guardrails.ai는 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션에서 신뢰성 있는 출력, 보안성, 형식 일관성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 글에서는 Guardrails.ai의 개념과 필요성, 핵심 구성 요소, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 안전하고 제어 가능한 LLM 응용 시스템을 구축하는 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의Guardrails.ai는 LLM의 출력에 대해 **형식 제약(validation)**과 내용 필터링, 보안 정책 적용, 사용자 정의 피드백 루프 등을 통해, 신뢰 가능한 인터페이스를 제공하는 도구입니다.목적: LLM 기반 앱에서 예측 불가능한 출력 제어핵심 기능: 출력 유효성 검사, JSON 스키마 적용, 정책 기반 필터..

Prompt Injection Mitigation

개요Prompt Injection은 생성형 AI(GPT 등) 시스템에서 사용자의 입력이 시스템 프롬프트나 의도된 동작을 오염시켜 악의적 결과를 유도하는 보안 위협입니다. 이 글에서는 Prompt Injection의 개념, 유형, 공격 사례와 함께 이를 방지하기 위한 실질적 대응 전략들을 소개합니다.1. 개념 및 정의Prompt Injection은 LLM(Large Language Model) 기반 시스템에 있어, 사용자 입력을 악용해 의도하지 않은 행동을 유발하는 공격입니다. 일반적으로 시스템 프롬프트나 내부 명령을 우회하거나 덮어쓰는 방식으로 이루어집니다.목적: LLM의 동작을 교란하거나 보안 정보 노출 유도유형: 직접 삽입(Direct injection), 반사 삽입(Indirect injection..

TRADES (TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)

개요TRADES는 딥러닝 모델의 일반화 성능과 적대적 견고성(robustness) 사이의 균형을 수학적으로 정립하고 이를 기반으로 훈련 전략을 구성한 방어 알고리즘입니다. 기존 Adversarial Training이 모델 정확도를 희생하며 견고성을 추구했던 반면, TRADES는 이 둘 사이의 트레이드오프를 명시적으로 고려하여 효과적인 방어를 구현합니다.1. 개념 및 정의TRADES(TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)는 정규화된 손실 함수를 통해 모델이 clean data(정상 입력)와 adversarial data(적대 입력) 모두에 대해 견고하게 작동하도록 학습시키는 방법입니다.목적: 모델의 일반화 능력과 적대 견고성 간의 균형 유지핵..

PGD (Projected Gradient Descent)

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

FGSM (Fast Gradient Sign Method)

개요FGSM(Fast Gradient Sign Method)은 적대적 예제를 생성하는 대표적인 공격 알고리즘으로, 딥러닝 모델의 입력에 미세한 노이즈를 추가해 잘못된 예측을 유도합니다. 이 글에서는 FGSM의 개념과 작동 원리, 수학적 정의, 적용 사례, 그리고 이를 방어하는 방법 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의FGSM은 입력 이미지에 작은 노이즈를 추가하여 딥러닝 모델이 잘못된 출력을 내도록 유도하는 적대적 공격 기법입니다. 이 노이즈는 손실 함수의 그래디언트를 활용하여 계산되며, 빠른 계산 속도와 단순한 구조가 특징입니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점 식별 및 테스트기반 이론: 그래디언트 방향을 활용한 손실 함수 최대화주요 분야: 보안 테스트, 모델 검증, XAI 연구 등2. 특징 항목 ..