dong2***
2020-12-20

이 책은 인공지능 시스템을 속이는 적대적 공격을 소개합니다. 적대적 공격이 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 활용해 인공지능을 속이는 실제 사례를 살펴봅니다. 신경망을 공격하거나 방어하는 방법을 깊이 있게 학습하고 예제 코드로 직접 실행해볼 수 있도록 구성하였습니다
저는 어렸을때부터 인공지능에 대해 관심이 많았지만 정작 직접적으로 접하는것은 이책을 리뷰하면서 처음 접해보았습니다.
제가 이 책을 선택한 이유는 이 책이 인공지능에 대해 제작하는 책은 아니지만 현재 정보화시대에 인공지능이 가져야할 기능들에 대해 나와있어 인공지능 프로그래밍을 기본적으로 학습한 사람이라도 알아야 하는 필수 도서라고 생각해서 이 책을 선택하였습니다.
이 책의 특성은 현재같은 정보화시대에서 인공지능이 가져야하는 필수 판단 기능들을 알려주고 실습할수 있게 해주는 점입니다. 또한 실제 위협 유형들과 그것을 방어할수 있는 방법을 알려주어 인공지능을 활용한 정보방어를 할수 있게 학습할 수 있는점입니다.
요즘 대기업에서는 A.I 및 IoT를 위해 머신러닝에 대해 개발을 추진하는 추세입니다. 딥러닝이란 기술은 인간의 뇌구조를 묘사한 뉴럴 네트웍에 기반한 기술이고 굉장히 다양한 일들을 하고 있는데 예전에는 단순히 로봇에 학습을 시켜서 사람을 따라하게 만들었지만 이제는 로봇뿐만 아니라 스피커, 청소기등등이 자신들이 가지고 있는 학습 데이터에 기반해서 판단을 내리고 행동하는 초연결시대로 나아가기 위한 기술이기 때문입니다. 그래서 구글, 삼성같은 IT관련 대기업들은 이미 머신러닝에 관련돈 기술자들을 교육해서 키워내는등 첫번째 선두로 등장하기 위해 엄청난 경쟁을 벌이고 있을 정도로 21세기의 핵심 기술중 하나입니다. 또한 정보화시대에 자신의 중요정보를 보호하기 위한 기술에서 인공지능을 활용하는 사례까 점차 늘어나고 있는 추세이며 이 또한 21세기의 핵심 기술중 하나입니다.
구성
Chapter 1: 소개
Chapter 2: 공격 동기
Chapter 3: 심층 신경망
Chapter 4: 이미지, 오디오, 영상을 처리하는 심층 신경망
Chapter 5: 적대적 입력의 원리
Chapter 6: 적대적 섭동을 생성하는 방법
Chapter 7: 시스템에 사용하는 공격 패턴
Chapter 8: 물리적 공격
Chapter 9: 모델 견고성 평가
Chapter 10: 방어
Chapter 11: 미래 동향: 속지 않는 견고한 인공지능
파트별로 나누어 봤을때 책에서 나와있는 것처럼 1~4장은 인공지능이 처리하는 데이터유형에 따른 심층 신경망과 공격동기에 대해 설명하고 있고 5, 6장은 적대적 입력의 원리와 적대적 입력 유형에 대해 7, 8장은 실제 위협 패턴(물리적, 시스템적)에 대해 9~11장은 위협 패턴에 따른 방어방법과 앞으로 사용될거라 예상되는 방어 방법에 대해 설명하고 있습니다.
개인적인 생각으로 학습은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 1부터 시작해야하는 초보자이신 분들께서는 일단은 인공지능에 대해 기본적인 지식을 학습하신 후에 1장부터 시작하시면 좋을것 같고 어느정도 경험이 있으신 분들(인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 기초적인 지식은 숙지하고 있다.)은 2장, 3-3부터 그리고 현재 지식이 어느정도 풍부하시거나 현직에서 인공지능에 대해 프로그래밍 해보셨거나 머신러닝, 딥러닝을 다뤄보신 분들도 2장, 3-3부터 학습하시는 것이 좋을것 같습니다.
그리고 초보자분들은 이 책을 학습하시기전에 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 관한 책들을 필수적으로 한번쯤 읽어보신후에 학습하시는 것을 강하게 추천드립니다. 기초적인 지식없이 시작하시면 이해하시는데 어려움이 많을것 같습니다. 그러니 개념과 프로그래밍 방법에 대해 기본적이나마라도 학습하시고 보시기 바랍니다.
그리고 개인적으로 약간의 단점이 프로그래밍 테스트 실습을 할 수 있는 기본적인 인공지능 프로그램이나 인공지능 프로그램을 코딩하는 방법이 있었으면 좋았을것 같습니다. 대부분 기능부분으로 구성되어 있어 초심자가 접하기에는 좀 난해한 면이 있는것 같습니다.