본 출원 의 실시 예의 기술 방안 은 , 일부 불법 사용 자 가 교통 표지 인식 에 사용 되 는 심층 학습 모델 이 불 확실 한 경우 에 개시 하 는 블랙박스 공격 및 심층 학습 모델 이 확실 한 경우 의 화이트박스 공격 , 2 가지 상황 에 모두 적용 될 수 있 다 . 블랙박스 공격 은 화이트박스 공격 과 다르 다 . 화이트박스 공격 은 흔히 심층 학습 모델 의 모델 구조 및 구체 적 인 파라미터 가 이미 알려진 경우 에 패스트 그래디 언 트 사 인 방법 ( Fast Gradient Sign Method , FGSM ) , 클라크 　&　 라이트 ( Clarke and Wright , CW ) , 야코비 기반 의 현저 맵 접근 ( Jacobian - based saliency map approach , JSMA ) 등 의 적대 적 샘플 알고리즘 을 방향 성 있 게 적용 하 여 화이트박스 공격 을 수행 한다 . 그러나 블랙박스 공격 은 심층 학습 모델 이 잡 음 , 아핀 변환 , 필터링 퍼지 화 , 밝기 변화 및 단색화 등 과 같 은 교란 방식 으로 복잡 다변 한 블랙박스 공격 을 개시 한다 . 본 출원 의 실시 예 는 블랙박스 공격 과 화이트박스 공격 상황 을 효과 적 으로 해결 하 여 각각 의 유형 의 교란 을 필터링 함 으로써 교통 표지 인식 의 심층 학습 모델 이 효과 적 으로 인식 및 필터링 할 수 있 도록 한다 .