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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-10-09 09:30 埋め込み空間におけるデータ多様体構造に基づく敵対的サンプルの発生メカニズムに関する考察 ○田崎 元・金子勇次・趙 晋輝（中大）  PRMU2021-19 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習を利用した分類器に対して，誤分類を誘発させる敵対的サンプルと呼ばれる攻撃が広く知られている．この敵対的サンプルの生成手法や対策手法などに関する先行研究は数多くあるものの，その発生メカニズムは明確には理解されておらず，有効な対策は確立されていない． そこで本研究では，分類器が利用する学習データはユークリッド空間に埋め込まれた部分多様体であるという特性に着目し，データ多様体の埋込み構造，特にデータ部分多様体の接空間における余次元構造を解析することで，敵対的サンプルの発生メカニズムを明らかにする．さらに，実際に敵対的サンプルを生成し，データ分布の解析を行うことで，その妥当性を示す． |
| （英） | It is widely known that adversarial examples cause misclassification in classifiers using deep learning. Inspite of numerous previous research, the phenomenon has not been well understood and clearly explained, hence there is no effective countermeasures available now. In this research, instead of exploring on neural networks and their training algorithms, we focus on training data of the classifier, as a submanifold embedded in Euclidean space. We show that the occurrence of adversarial examples is due to the embedded structure of the data manifold in the data space. Particularly they lie in the complementary spaces of the tangent spaces of the data manifold. The theory is then verified by generation of adversarial examples and analysis of their distribution. | |
| キーワード | （和） | 敵対的サンプル / 深層学習 / データ多様体 / / / / / |
| （英） | Adversarial Example / Deep Learning / Data Manifold / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 192, PRMU2021-19, pp. 17-21, 2021年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-19 | |
| 発行日 | 2021-10-01 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-10-08 - 2021-10-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 研究を効率的に進めるためのプロセスや周辺技術 |
| テーマ（英） | Processes and technologies to make research more efficient |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 埋め込み空間におけるデータ多様体構造に基づく敵対的サンプルの発生メカニズムに関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Explaining Adversarial Examples by the Embedding Structure of Data Manifold |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的サンプル / Adversarial Example |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | データ多様体 / Data Manifold |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田崎 元 / Hajime Tasaki / タサキ ハジメ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 勇次 / Yuji Kaneko / カネコ ユウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 趙 晋輝 / Jinhui Chao / チョウ シンキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-10-09 09:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.192 |
| ページ範囲 | pp.17-21 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-10-01 (PRMU) |
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