페드텐서 FedTensor

mAP(mean Average Precision)는 객체 탐지(Object Detection) 모델의 성능을 평가하는 가장 표준적이고 중요한 지표입니다. 간단히 말해, 모델이 이미지 내의 여러 객체들을 '얼마나 정확하게(Precision)' 그리고 '얼마나 빠짐없이(Recall)' 찾아내는지를 하나의 숫자로 요약한 값입니다. mAP를 이해하기 위해서는 네 가지 구성 요소(IoU, Precision/Recall, AP, mAP)를 순서대로 이해해야 합니다.1. IoU (Intersection over Union) 가장 기본이 되는 개념입니다. 모델이 예측한 박스(Predicted Box)가 실제 정답 박스(Ground Truth Box)와 얼마나 겹치는지를 측정합니다.계산식: 두 박스의 교집합 영역을 합집..

혼동 행렬(Confusion Matrix)진단 장비의 성능을 파악하기 위하여 질병의 유무를 알고 있는 사람들을 대상으로 진단을 수행하고 아래와 같이 혼동 행렬을 작성합니다.A: 진양성(True Positive) 수B: 위양성(False Positive, 1종 오류) 수C: 위음성(False Negative, 2종 오류) 수D: 진음성(True Negative) 수용어의 의미'혼동 행렬'이라는 용어는 그 기능에서 직접 유래했습니다. 이 행렬은 분류 모델이 각 클래스(범주)를 얼마나 '혼동(confuse)'하는지를 한눈에 보여주기 때문입니다.즉, 모델의 예측이 얼마나 헷갈렸는지를 시각적으로 표현한 표입니다.'혼동'의 주체: 모델 (또는 분류기)'혼동'의 내용: 하나의 클래스(실제 값)를 다른 클래스(예측 값..

모델 역공격과 멤버십 추론은 모델의 '학습 데이터'를 표적으로 삼아 프라이버시를 침해하는 반면, 모델 탈취는 '모델 자체'를 표적으로 삼아 지적 재산을 훔치는 공격입니다. 다음은 세 가지 공격 유형에 대한 비교 설명입니다.공격 유형별 비교 요약공격 유형모델 역공격 (Model Inversion)멤버십 추론 공격 (Membership Inference)모델 탈취/추출 (Model Stealing/Extraction)주요 목표학습 데이터의 특징 또는 원본 복원특정 데이터가 학습에 사용되었는지 확인원본 모델과 동일한 성능의 모델 복제공격 대상모델의 출력값, 신뢰도 점수모델의 신뢰도 점수 차이모델 API의 입력/출력 (질의-응답)핵심 침해데이터 프라이버시데이터 프라이버시지적 재산(IP)1. 모델 역공격 (Mod..

인공지능 모델의 보안 위협 중 하나인 멤버십 추론 공격에 대해 소개하고, 실제 적용 사례를 제시합니다.멤버십 추론 공격 소개멤버십 추론 공격은 특정 데이터가 AI 모델의 학습 데이터 세트에 포함되었는지 여부를 알아내려는 프라이버시 공격입니다.1. 공격의 목표와 원리목표: 공격자는 자신이 가진 특정 데이터(예: A라는 사람의 의료 기록, B의 사진)가 이 모델을 학습시키는 데 사용되었는지 '예' 또는 '아니오'로 판별하는 것을 목표로 합니다.핵심 원리: AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 학습 데이터에 과적합(overfitting)되는 경향이 있습니다. 즉, 모델은 자신이 학습한 '본 적 있는' 데이터와 '처음 보는' 데이터에 대해 미묘하게 다르게 반응합니다. 학습 데이터(멤버): 모델이 이미 학습한 데이터가..

인공지능(AI) 모델, 특히 딥러닝 모델의 구조(architecture)와 파라미터(parameter, 가중치)는 모델의 핵심 지적 재산(IP)이자 성능을 좌우하는 전부입니다. 이러한 정보가 유출되는 것은 기업이나 연구 기관에 막대한 금전적, 전략적 손실을 초래할 수 있는 심각한 보안 위협입니다. 이러한 위협은 크게 '모델 탈취(Model Stealing)' 또는 '모델 추출(Model Extraction)' 공격의 범주에 속합니다.1. 모델 구조 누출모델 구조 누출은 AI 모델의 '청사진'을 훔치는 행위입니다. 이는 모델이 몇 개의 레이어로 구성되어 있는지, 각 레이어는 어떤 종류(e.g., Convolutional, Recurrent, Transformer)인지, 어떻게 연결되어 있는지 등의 하이퍼파..