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MTGAN: Extending Test Case set for Deep Learning Image Classifier MTGAN: 딥러닝 이미지 분류기를 위한 확장 테스트 케이스 세트

Erhu LIU, Song HUANG, Cheng ZONG, Changyou ZHENG, Yongming YAO, Jing ZHU, Shiqi TANG, Yanqiu WANG

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요약 :

최근 몇 년 동안 딥러닝은 이미지 인식, 음성 처리 및 기타 연구 분야에서 탁월한 결과를 얻었으며, 이로 인해 연구 및 응용이 새로운 급증을 일으켰습니다. 내부 결함과 외부의 악의적인 공격은 딥러닝 시스템의 안전하고 안정적인 운영을 위협할 수 있으며, 심지어 감당하기 힘든 결과를 초래할 수도 있습니다. 딥러닝 시스템을 테스트하는 기술은 아직 초기 단계입니다. 기존 소프트웨어 테스트 기술은 딥 러닝 시스템 테스트에 적용할 수 없습니다. 또한, 복잡한 애플리케이션 시나리오, 입력 데이터의 높은 차원성, 연산 로직의 빈약한 해석성 등 딥러닝의 특성은 테스트 작업에 새로운 과제를 안겨줍니다. 본 논문은 테스트 케이스 생성의 문제에 초점을 맞추고, 적대적인 예제가 테스트 케이스로 사용될 수 있음을 지적합니다. 그런 다음 논문에서는 Generative Adversarial Network 기반의 딥러닝 이미지 분류기에 대한 테스트 케이스를 생성하기 위한 프레임워크인 MTGAN을 제안합니다. 마지막으로 본 논문에서는 MTGAN의 효율성을 평가한다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.5 pp.709-722
발행일
2021/05/01
공개일
2021/02/05
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7162
원고의 종류
PAPER
범주
소프트웨어 공학

작성자

Erhu LIU
  Army Engineering University of PLA,94973 Troop, Hangzhou
Song HUANG
  Army Engineering University of PLA
Cheng ZONG
  Army Engineering University of PLA
Changyou ZHENG
  Army Engineering University of PLA
Yongming YAO
  Army Engineering University of PLA
Jing ZHU
  Army Engineering University of PLA
Shiqi TANG
  Army Engineering University of PLA
Yanqiu WANG
  Baopo Technology Co. Ltd.

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