A Study on a Universal VSR Model Based on Federated Learning with Adversarial Attack Defense
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113008
과학기술정보통신부
한국연구재단
전남대학교산학협력단
유석봉
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,233만원
6,233만원
기초연구
대학
광주광역시 북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구는 적대적 공격 탐지, 선제 방어, 연합학습 정화, 범용화 등 단계별 핵심기술을 통합적으로 구성하여, 서버·클라이언트·분산 환경 전반에서 높은 신뢰성과 실시간성을 확보하고 다양한 응용 도메인에서 안정적으로 동작 가능한 적대적 공격 대응형 연합학습 기반 차세대 범용 VSR(Vision AI+Shield+Resilience) 모델을 구축하는 것을 최종 ...
1차년도- 공격 강도 추정 기반 적응형 정화 및 범용 딥페이크 탐지 원천기술 개발 - 주파수 영역의 secondary image를 활용한 adaptive diffusion purification 기술을 개발하여 정화 효율과 메모리 효율을 동시에 향상 - 얼굴 영역과 비얼굴 영역 간 품질 차이를 반영한 DISSIM 지표를 설계하여 다양한 도메인에서 강건한 왜...
- 본 연구에서 개발되는 적대적 공격 대응형 연합학습 기반 VSR 모델은 기존 AI 모델의 보안 및 신뢰성 취약성을 완화함으로써, 의료 AI와 딥페이크 대응과 같은 고위험 응용 분야에서 안전한 AI 활용 기반기술로 활용될 수 있음.- 또한 본 연구의 연합학습 기반 분산 지능 구조는 데이터 이동이 어려운 의료 및 보안 서비스 환경에서 중앙 서버 없이 다기관 ...