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J-GLOBAL ID：202002289032562321   整理番号：20A2501329

機械学習における最近のセキュリティ問題について【JST・京大機械翻訳】

On Recent Security Issues in Machine Learning

著者 (1件)： Alani Mohammed M. (Senior Member of the ACM,Abu Dhabi,United Arab Emirates)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SoftCOM  ページ： 1-6  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： 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】

シソーラス用語： データ解析 ,  応用プログラム ,  セキュリティ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： デファクトスタンダード ,  脆弱性 ,  データ生成 ,  攻撃者 , 【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 (2件)： 機械学習 ,  セキュリティ