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J-GLOBAL ID：202202257024925814   整理番号：22A0997378

注意力機構に基づく物理対抗サンプル検出手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on physical adversarial sample detection method based on attention mechanism

著者 (4件)： Wei Zhongcheng (河北工程大学 信息与電气工程学院,河北 邯鄲056038;河北省安防信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲056038) ,  Feng Hao (河北工程大学 信息与電气工程学院,河北 邯鄲056038;河北省安防信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲056038) ,  Zhang Xinqiu (河北工程大学 信息与電气工程学院,河北 邯鄲056038;河北省安防信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲056038) ,  Lian Bin (河北工程大学 水利水電学院,河北 邯鄲056038;河北省安防信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲056038)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 39  号： 1  ページ： 254-258  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 深さ学習の普及と発展に伴い、対抗サンプルの存在は深さ学習モデルの安全を脅かす。物理世界中の対抗サンプルに対する攻撃問題に対して、注意力メカニズムに基づく物理対抗サンプル検出方法を提案した。この方法は,注意機構と特徴圧縮を結びつけ,局所可視対抗サンプルの主要領域に対して,非主領域の影響を排除し,計算作業量を減らす。複数の特徴圧縮方法を有効に組み合わせることにより、サンプル中の主要領域に対して処理を行い、ノイズブロックの構造を破壊し、攻撃性を失う。MNISTとCIFAR-10データセットで異なる対抗攻撃に対して防御テストを行い、そして他の対抗防御方法との比較実験を行った。結果は,この方法の防御精度が95%以上に達し,他の局所対抗サンプル防御法と比較して,汎用性が高く,安定性がより高く,局所可視対抗サンプル攻撃を効果的に防御できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  雑音 ,  学習モデル ,  精度 ,  *試料 ,  汎用性 ,  検出法 ,  比較試験 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 防衛 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 注意力 ,  物理 ,  サンプル ,  手法