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J-GLOBAL ID：202002226506519511   整理番号：20A2617257

ハイブリッドファジィモデルによるモデル盗聴防御:進行中の仕事【JST・京大機械翻訳】

Model Stealing Defense with Hybrid Fuzzy Models: Work-in-Progress

著者 (4件)： Gong Zicheng (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China,China) ,  Jiang Wei (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China,China) ,  Zhan Jinyu (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China,China) ,  Song Ziwei (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CODES+ISSS  ページ： 30-31  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エッジコンピューティングシステムへの深層ニューラルネットワーク(DNN)の応用の増加に伴い,セキュリティ問題はより多くの注目を集めている。特に,モデル密封攻撃は,モデルのプライバシーに対する最大の課題の1つである。モデルステーリング攻撃に対して防御するために,ファジィモデルを有する新しい保護アーキテクチャを提案した。各ファジィモデルを設計し,特定のカテゴリーに対応する誤った予測を生成した。さらに,系統的誤差を除去する特別な投票戦略を設計し,同時に予測における暗知識を破壊できる。予備実験は,著者らの方法が,良性ユーザのための推論精度の損失なしで,クローンモデル精度(20%まで)を大幅に減少させることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 系統誤差 ,  プライバシー ,  投票 ,  クローン ,  *計算機アーキテクチャ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： *ファジィモデル ,  ディープニューラルネットワーク ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィモデル ,  モデル ,  盗聴 ,  防御 ,  仕事