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J-GLOBAL ID：202202266158372444   整理番号：22A1079880

不可視のトリガによるバックドア攻撃手法の基礎検討

Basic Study for Backdoor Attack based on Invisible Trigger

著者 (4件)： 熊谷瞭 (名城大 理工) ,  竹本修 (名城大 大学院理工学研究科) ,  野崎佑典 (名城大 理工) ,  吉川雅弥 (名城大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 382(AI2021 12-25)  ページ： 53-58 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月21日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層ニューラルネットワーク(DNN)に対する脅威として,バックドア攻撃がある.画像分類を目的とするDNNに対する攻撃では,攻撃者は学習用データセットの画像を加工したポイズンデータを用意し,オリジナルと異なるラベルを付したものを混入させることで推論機構を汚染する.従来手法によるポイズンデータでは,画像の端など目立たない箇所にドットを打つことなどによってトリガとしていた.本研究では,ステガノグラフィの手法を利用することで,肉眼では判別不能なパターンをトリガとするバックドア攻撃手法について検討・評価する.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *サイバー攻撃 ,  データ ,  *埋込み【挿入】 ,  認識 ,  性質
準シソーラス用語： 深層ニューラルネットワーク ,  セキュリティ攻撃 ,  画像データ ,  ステガノグラフィー ,  判別 ,  不可視性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (9件)：

• サイバーセキュリティ戦略本部(NISC), サイバーセキュリティ 2021(2020 年度報告・2021 年度年次計画), 2021.
• I. Goodfellow, J. Shlens, and C. Szegedy, Explaining and harnessing adversarial examples, International Conference on Learning Representations, 2015.
• T. Gu, K. Liu, B. Dolan-Gavitt, and S. Garg, Badnets: Evaluating backdooring attacks on deep neural networks, IEEE Access, vol. 7, pp. 47230-47244, 2019.
• Y. Li, B. Wu, Y. Jiang, Z. Li, and S. Xia, Backdoor Learning: A Survey, arXiv:2007.08745v4, 2020.
• 吉田康太, 藤野毅, 深層学習におけるバックドア攻撃に対する蒸留を用いたバックドア除去手法の提案, SCIS2020, pp. 1-7, 2020.

タイトルに関連する用語 (5件)： トリガ ,  バックドア ,  攻撃 ,  手法 ,  基礎