TIGARS: 다양성과 defence in depth로 ML 실패 완화하기

자료 개요

다양한 센서·모델·도구·학습 데이터와 시스템 아키텍처를 이용해 단일 ML 요소에 대한 의존을 줄이는 방안을 설명합니다. 실패가 독립적이라는 가정을 경계하고, 실패 상관관계와 복잡도·공격 표면의 증가를 함께 고려한 다양성 전략을 권고합니다.