AI Safety 위한 DNN 모델 워터마킹 및 인증 기술

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 전용 DNN(Deep Neural Networks) 모델의 불법 유출, 재생산, 배포를 막고 AI가 생성한 데이터의 저작권 문제에 대응하기 위한 AI 보안 기술 개발 과제임. 연구 목표는 DNN 모델의 저작권 보호 및 고신뢰 인증 기술 확보에 있음. 이를 위해 잠재적 공격 모델과 보안·인증 위협을 분석하고, Functionality-Preserving, Robust, Undetectable, Non-trivial Ownership을 만족하는 DeepMark 및 Hash-Net, Crypto-Net 기반 DeepAuthen을 개발하는 내용임. 기대 효과는 DNN 모델 워터마킹, 인증, 암호 기술의 통합 기반 마련과 AI 모델 및 생성물의 보호 수준 향상, 산업 활용 가능성 확대임.
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참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
동아대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2020.06.01 ~ 2023.02.28
과제 고유번호
1711163981
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
50,000,000
정부지원연구개발비
50,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관동아대학대학부산광역시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL