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J-GLOBAL ID：202102280929555291   整理番号：21A0511655

深さ学習におけるサンプルの構造と防御研究【JST・京大機械翻訳】

Research on structure and defense of adversarial example in deep learning

著者 (4件)： Duan Guanghan (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Ma Chunguang (山東科技大学計算机科学与工程学院,山東青島,266590) ,  Song Lei (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Wu Peng (山東科技大学計算机科学与工程学院,山東青島,266590)
資料名： Wangluo yu Xinxi Anquan Xuebao  (Wangluo yu Xinxi Anquan Xuebao)
巻： 6  号： 2  ページ： 1-11  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4340A  ISSN： 2096-109X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 深さ学習技術のコンピュータビジョン、ネットワークセキュリティ、自然言語処理などの領域における更なる発展に伴い、深さ学習技術は次第に一定の安全の隠れを暴露した。既存の深さ学習アルゴリズムは,データの本質的特徴を効果的に記述できず,その結果,悪意のある入力に対して,正確な結果を与えることができない。深さ学習が直面するセキュリティ脅威を出発点として、深さ学習における対抗サンプル問題を紹介し、既存の対抗サンプル存在性解釈を整理し、古典的な対抗サンプル構造方法を振り返り、その分類を行い、近年の抗サンプルの異なる場面における応用実例を簡潔に述べた。いくつかの対抗サンプル防御技術を比較し、最後に、抗サンプル研究領域の存在する問題をまとめ、この分野の発展傾向について展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  自然言語処理 ,  コンピュータビジョン ,  セキュリティ ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ネットワークセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  サンプル ,  防御 ,  研究