Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1106-1107
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Performance Comparison of Neural Network Models for Adversarial Attacks by Autonomous Ships
자율주행 선박의 적대적 공격에 대한 신경망 모델의 성능 비교
- Tae-Hoon Her (Dept. of Bigdata, Hallym University) ;
- Ju-Hyeong Kim (Dept. of Electronics, Tech University of Korea) ;
- Na-Hyun Kim (Dept. of International Logistics Chungang University) ;
- So-Yeon Kim (Dept. of software, Seokeong University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
자율주행 선박의 기술 발전에 따라 적대적 공격에 대한 위험성이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 다양한 신경망 모델을 활용하여 적대적 공격을 탐지하는 성능을 체계적으로 비교, 분석하였다. CNN, GRU, LSTM, VGG16 모델을 사용하여 실험을 진행하였고, 이 중 VGG16 모델이 가장 높은 탐지 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 자율주행 선박에 적용될 수 있는 보안모델 구축에 대한 신뢰성 있는 방향성을 제시하고자 한다.
Keywords