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Addressing Emerging Threats: An Analysis of AI Adversarial Attacks and Security Implications

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 13 Number 2 (2024.06)바로가기
  • 페이지
    pp.69-79
  • 저자
    HoonJae Lee, ByungGook Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A452328

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
AI technology is a central focus of the 4th Industrial Revolution. However, compared to some existing nonartificial intelligence technologies, new AI adversarial attacks have become possible in learning data management, input data management, and other areas. These attacks, which exploit weaknesses in AI encryption technology, are not only emerging as social issues but are also expected to have a significant negative impact on existing IT and convergence industries. This paper examines various cases of AI adversarial attacks developed recently, categorizes them into five groups, and provides a foundational document for developing security guidelines to verify their safety. The findings of this study confirm AI adversarial attacks that can be applied to various types of cryptographic modules (such as hardware cryptographic modules, software cryptographic modules, firmware cryptographic modules, hybrid software cryptographic modules, hybrid firmware cryptographic modules, etc.) incorporating AI technology. The aim is to offer a foundational document for the development of standardized protocols, believed to play a crucial role in rejuvenating the information security industry in the future.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Classification of adversarial attacks
3. Analysis of adversarial cases
3.1 Adversarial cases for image input or machine learning image dataset by adding physical image foreign substances
3.2 Adversarial cases for extract machine learning image dataset
3.3 Adversarial cases for voice input or machine learning voice dataset by adding physical voice foreign substances
3.4 Adversarial cases for extraction of some input actions
3.5 Adversarial cases for information leakage attack by side channel
3.6 Analysis results of adversarial attacks
4. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

AI Adversarial Attacks AI Security Cryptographic Module CMVP Information Security

저자

  • HoonJae Lee [ Professor, Dept. Information Security, Dongseo University, Korea ] Corresponding Author
  • ByungGook Lee [ Professor, Dept. Computer Engineering, Dongseo University, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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