[논문 소식] AVSS 2026 (BK 1) 최종 Accept (Logo-Conditioned Backdoor Attacks)

우리 연구실의 오찬석 학생과 정재환 학생이 이끄는 논문 “Logo-Conditioned Backdoor Attacks: Repurposing Natural Car Logos as Semantic Triggers in Object Detection”이 AVSS 2026에 최종 채택되는 쾌거를 이루어 2026.08.31 ~ 2026.09.03에 Charles V Castle(Lecce, Italy)에서 발표될 예정입니다.

이 논문은 기존 백도어 공격에서 사용되던 인위적인 패치형 트리거 대신, 실제 도로 환경에 자연스럽게 존재하는 자동차 로고를 객체 탐지 모델의 의미적 트리거로 활용한 연구입니다. 본 연구는 YOLO 계열 객체 탐지 모델을 대상으로 기존 객체 탐지 백도어 공격 방식인 Object Disappearance Attack(ODA), Regional Misclassification Attack(RMA), Global Misclassification Attack(GMA)를 자동차 로고 기반 자연 트리거 환경에 적용하여, 로고가 포함된 차량이 탐지되지 않거나 잘못 분류되고, 나아가 장면 전체의 인식 결과가 교란될 수 있음을 실험적으로 확인하였습니다. 이를 통해 자연스럽게 존재하는 자동차 로고만으로도 높은 공격 성공률을 달성하면서 정상 데이터에 대한 탐지 성능은 유지될 수 있음을 입증하였습니다.

훌륭한 아이디어로 세계적인 학회에서 연구 성과를 인정받은 오찬석, 정재환 학생에게 큰 축하를 보냅니다!