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J-GLOBAL ID：202102279207156733   整理番号：21A0565334

ファジィ敵対例に基づくDNN分類器に対するブラックボックス攻撃【JST・京大機械翻訳】

Black-box Attacks on DNN Classifier Based on Fuzzy Adversarial Examples

著者 (2件)： Yu Jia ao (Chinese Academy of Sciences,Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Shenzhen,China) ,  Peng Lei (China West Normal University,School of Mathematics and Information,Nanchong,China,637002)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSIP  ページ： 965-969  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： 深い学習のセキュリティはますます多くの関連アプリケーションで重要になっている。敵対攻撃は,深層学習ネットワーク(DNN)の性能を迅速に低下させる既知の方法である。しかし,敵対攻撃は,ターゲットネットワークの勾配知識を必要とし,それは,ホワイトボックス攻撃である特定の敵対的用例を作って,現実でほとんど真実でない。本論文では,ターゲットネットワークの内部構造とパラメータを知ることなく,機能的等価ネットワークを介してDNN分類器にブラックボックス攻撃を実装する。そして,深い畳み込み生成敵対ネットワーク(DCGAN)を介してノイズのエントロピーを増加して,それをあいまいに見えて,探索して,敵対的訓練によって容易に除去することを避ける。実験は,この方式がバッチで急速に多数の敵対用例を作り出すことができて,目標ネットワークが単に敵対的訓練を通してその精度を改良できないことを示した。Copyright 2021 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： エントロピー ,  雑音 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  *ブラックボックス ,  応用プログラム ,  内部構造 ,  曖昧さ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 敵意 ,  分類会計機 ,  深層学習 , 【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 ,  敵対 ,  分類器 ,  ブラックボックス ,  攻撃