[논문리뷰] Adversarial Attacks for Good: A Survey of Proactive Protection across the Visual Content Lifecycle본 논문은 현대의 멀티모달 파이프라인에서 시각적 콘텐츠의 권한이 생성자에게 귀속되지 않는 구조적 불균형 문제를 해결하고자 한다. 기존의 법적·제도적 대응은 무단 사용이 발생한 이후의 사후 조치에 국한되어 있으며, 콘텐츠가 AI 파이프라인으로 유입되기 전 단계의 기술적 개입이 절실하다.#Review#Adversarial Machine Learning#Proactive Protection#Visual Content Lifecycle#Adversarial Examples#Deep Learning Security#Generative AI#Content Provenance2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Where Rectified Flows Leak: Characterising Membership Signals Along the Interpolation Path생성 모델의 대규모 배포가 확산됨에 따라 데이터 프라이버시 및 저작권 문제가 심화되고 있으며, 모델이 학습 데이터를 직접적으로 복제하지 않더라도 내재된 정보를 기억(Memorisation)하고 있을 가능성이 제기됩니다.#Review#Rectified Flows#Membership Inference Attack#Generative Models#Interpolation Path#Memorisation#Deep Learning Security2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중