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J-GLOBAL ID：202202244612582264   整理番号：22A0457354

黒人に戻る:最近の現状のブラックボックス攻撃の比較評価【JST・京大機械翻訳】

Back in Black: A Comparative Evaluation of Recent State-Of-The-Art Black-Box Attacks

著者 (4件)： Mahmood Kaleel (Department of Computer Science and Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Mahmood Rigel (Department of Computer Science and Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Rathbun Ethan (Department of Computer Science and Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  van Dijk Marten (CWI Amsterdam, Amsterdam, XG, The Netherlands)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 998-1019  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 敵対的機械学習の分野は,2018年以降生産されている論文の量において,ほぼ指数関数的成長を経験した。この大規模な情報出力はまだ適切に処理され,分類されていない。本論文では,2019年以降の敵対機械学習ブラックボックス攻撃の最近の進歩を体系化することにより,この問題を軽減するのに役立つ。著者らの調査は,20の最近のブラックボックス攻撃をまとめて,分類する。また,各論文で用いた敵対モデルに関して,攻撃成功率を理解するための新しい解析を提示した。全体として,本論文は,最近の攻撃開発を強調して,それらを4つの攻撃カテゴリー(スコアベースの攻撃,決定ベースの攻撃,転送攻撃,および非伝統的攻撃)に組織化するために,広範囲の文献を調査した。さらに,攻撃結果がどの程度比較できるかを正確に示す新しい数学的フレームワークを提供した。Copyright 2022 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： 指数関数 ,  *ブラックボックス ,  機械学習 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 敵意 ,  成功率 ,  比較評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音響測定  (BB03040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 黒人 ,  現状 ,  ブラックボックス ,  攻撃 ,  比較評価