본 논문은 초고해상도(Super-Resolution, SR) 모델에 대한 백도어 공격의 취약성을 다룹니다. 기존 연구들은 저해상도(Low-Resolution, LR) 이미지에 대한 백도어 공격에 초점을 맞춰왔으나, 고해상도(High-Resolution, HR) 이미지의 은닉성은 고려하지 않았습니다. 본 논문에서는 BadSR이라는 새로운 백도어 공격 기법을 제안하여, 독성 HR 이미지의 은닉성을 향상시킵니다. BadSR은 특징 공간에서 정상 HR 이미지와 공격자가 미리 정의한 목표 이미지를 근사화하면서, 정상 HR 이미지에 대한 수정 범위를 제한하여 은닉성을 높입니다. 또한, 적대적 최적화 트리거와 유전 알고리즘 기반의 백도어 경사도 기반 독성 샘플 선택 방법을 설계하여 공격 효율성을 높였습니다. 실험 결과, BadSR은 다양한 모델과 데이터 세트에서 높은 공격 성공률을 달성하여 하위 작업에 상당한 영향을 미치는 것을 보여줍니다.
