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J-GLOBAL ID：202202241486645171   整理番号：22A0310935

CNNベース筋電制御システムに対するホワイトボックス攻撃【JST・京大機械翻訳】

White-Box Attacks on the CNN-Based Myoelectric Control System

著者 (5件)： Xue Bo (The School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wu Le (The School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Liu Aiping (The School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhang Xu (The School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Xun (The School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13069  ページ： 149-157  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,補綴制御,物理的リハビリテーションおよび人間-コンピュータ相互作用のような筋電制御分野で広く使用されている。それにもかかわらず,CNNモデルは,小さな意図的摂動を有する正常インスタンスである敵対的インスタンスによって非常に容易に決定されることが分かった。本研究では,CNNベースの筋電制御システムを攻撃するために,普遍的な敵対摂動(UAP)に基づく攻撃フレームワークを提案した。提案フレームワークの性能を,6指と手首伸展運動を行う際の8人の被験者の高密度表面EMG電極アレイにより記録されたデータで評価した。実験結果は,ターゲットと非ターゲット攻撃の両方のためのCNNベースのEMGジェスチャ認識ネットワークに関するDeepFoolベースのUAPと全損失最小化ベースのUAPを含む2つの敵対攻撃アルゴリズムの有効性を実証した。知る限りでは,これはEMGベースのジェスチャ認識システムにおけるCNN分類器の脆弱性に関する最初の研究であり,それは筋-コンピュータインタフェイスのセキュリティにより多くの注意を向けることができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  パターン認識 ,  ネットワーク ,  *筋肉 ,  電極 ,  ニューラルネットワーク ,  リハビリテーション ,  摂動 ,  補綴 ,  コンピュータ ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 被験者 ,  電極アレイ ,  ジェスチャー認識 ,  *筋電信号 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 筋電パターン認識 ,  表面筋電図 ,  ジェスチャ認識 ,  普遍的敵対摂動 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  筋電 ,  制御システム ,  攻撃