대적 공격으로부터 게임 룰렛 시스템 보호
ECE 조교수 Xue“Shelley”Lin은 캘리포니아 대학교 어바인 대학교의 Alfred Chen과 협력하여“대적 기계 학습 공격에 대한 게임 룰렛적 사이버 물리 시스템 설계”
초록 출처 :NSF
게임 룰렛 주행 자동차, 드론 및 지능형 운송과 같은 사이버 물리 시스템은 게임 룰렛성이 계속 증가하는 수준의 게임 룰렛성을위한 기계 학습 기술에 크게 의존합니다. 게임 룰렛 주행 차량의 예에서 딥 러닝 또는 심층 신경망은 인식, 센서 융합, 예측, 계획 및 제어 작업을 위해 사용될 수 있습니다.
이 프로젝트는 두 가지 상호 의존적 인 연구 추력으로 구성되어 있으며, 하나는 적대적 공격을 조사하고 대책을 고안하기위한 하나는 인식, 장애물 예측 및 차량 계획 및 제어와 같은 게임 룰렛적 사이버 물리 시스템의 주요 딥 러닝 장착 소프트웨어 구성 요소를 확보하는 것을 목표로합니다. 게임 룰렛 사이버 물리 시스템에 관심있는 주요 딥 러닝 기술에는 탐지를위한 컨볼 루션 신경망, 예측을위한 재발 성 신경망 및 제어를위한 심층 강화 학습이 포함됩니다.