우리는 AI의 머릿속 구조를
뚫고, 지킵니다. We break and defend the structure inside an AI.

우리 연구가 발표된 곳 · 올려 보면 무엇을 했는지 보입니다Where our work appears · hover to see what each paper did

• IEEE S&P
  Scores Tell Everything about Bob인식기가 돌려준 점수만으로, 경사하강법 없이 얼굴을 복원합니다.Reconstructs a face from the recognizer's scores alone, no gradients.
• ACM CCS
  Casting the Net!얼굴 하나로 수많은 사람을 동시에 사칭하는 MasterFace 공격을 다시 봅니다.Revisits MasterFace: one face that impersonates many people at once.
• NeurIPS
  Non-Adaptive Adversarial Face Generation질문을 미리 다 정해 두고, 노이즈 없는 자연스러운 사칭 이미지를 만듭니다.All queries fixed up front; produces natural, perturbation-free impersonation images.
• ICCV
  IDFace암호화된 얼굴 템플릿을 복호화 없이 수백만 명 규모로 검색합니다.Searches millions of encrypted face templates without ever decrypting them.
• ECCV
  Towards Certifiably Robust Face Recognition"이 반지름 안의 어떤 공격도 판단을 못 바꾼다"를 인식 모델에 대해 증명합니다.Proves that no attack within a radius can flip a recognizer's decision.
• CVPR
  IronMask얼굴 템플릿을 되돌릴 수 없게 감싸는 모듈형 보호 구조입니다.A modular architecture that wraps face templates so they cannot be inverted.
• BMVC
  Security Analysis on LSH-based Template Protection해시 기반 보호 기법이 실제로는 되돌려질 수 있음을 보였습니다. Oral.Shows that hash-based protections can in fact be reversed. Oral.
• IEEE TDSC
  On the Reversibility of LSH-based Protections어떤 변환이 정말 되돌릴 수 없는지에 대한 통합된 분석입니다.A unified account of which transformations are truly irreversible.
• Pattern Recognition
  Deep Face Template Protection in the Wild실제 배포 조건에서 동작하는 얼굴 템플릿 보호입니다.Face template protection that holds up under real deployment conditions.