抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,機械学習の応用は様々な分野で急速に成長している。データ生成の加速率と大きなデータ分析における最近の発展により,機械学習は,多くの分野で社会に利益を与える多くの応用において,デファクト標準になった。しかし,機械学習アプリケーションの数の増加とタイプによって,それは,悪意のあるアクターの増加する数のための目標になった。セキュリティ課題は,機械学習ベースのシステムにおいてより複雑で多様になった。本論文では,機械学習アルゴリズムにおける脆弱性を利用し,または悪意のあるデータを注入する攻撃者によって採用された機構の簡潔な調査と議論を提示する。本論文では,文献で報告されている最近の攻撃に焦点を当て,これらの攻撃を対抗し,それらの影響を低減する方法を提案した。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】