お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-27 09:55
機械学習モデルの認証に向けた検討
桐淵直人鈴木亮平芦澤奈実NTT)・大木哲史峰野博史西垣正勝静岡大SC2022-2
抄録 (和) 機械学習モデルの認証に向けた検討の一環として,モデルの挙動から複数の異なるモデルを識別できるか検証した.一般的なソフトウェアにおける認証は,その挙動を把握した製作者が提供するハッシュ値等を用いて行われる.しかし,機械学習モデルは継続的な学習によって変化し続け,かつ,製作者が変化の内容を把握しているとは限らない.そこで,機械学習モデルに適した認証方法として,モデル自体の挙動を見ることで,モデルの継続的な変化に
対応しながら,意図した挙動をするかの確認も同時に行う検討を進める.検証実験では,複数の画像認識モデルに対して,明るさやぼかしの強さを変えた画像を入力し,その認識結果や確信度からモデルを識別できることを確認した. 
(英) As a part of considerations for identifying machine learning models, we experimented whether we can identify multiple different models by their behaviors. We identify general software using something like a hash value provided by its producer who knows its behavior. However, machine learning models keep changing itself by continues learning, and the producer doesn't always know contents of the change. Thus, we considered to deal with model's continues changes and validate intended behaviors at the same time by checking its behaviors as the suitable identification method for machine learning models. In our experiments, we confirmed that we can distinguish multiple image recognition models using recognized results and its confidence for images with various blur intensities and brightness.
キーワード (和) 機械学習 / 深層学習 / ニューラル・ネットワーク / 認証 / 真正性 / 画像認識 / /  
(英) Machine Learning / Deep Learning / Neural Network / Identification / Authenticity / Image Recognition / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 50, SC2022-2, pp. 7-12, 2022年5月.
資料番号 SC2022-2 
発行日 2022-05-20 (SC) 
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 SC2022-2

研究会情報
研究会 SC  
開催期間 2022-05-27 - 2022-05-27 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) サービス化するAI技術とDX, 一般 
テーマ(英) AI Service and Digital Transformation, and general topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SC 
会議コード 2022-05-SC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習モデルの認証に向けた検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Considerations for Identifying Machine Learning Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) ニューラル・ネットワーク / Neural Network  
キーワード(4)(和/英) 認証 / Identification  
キーワード(5)(和/英) 真正性 / Authenticity  
キーワード(6)(和/英) 画像認識 / Image Recognition  
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) 桐淵 直人 / Naoto Kiribuchi / キリブチ ナオト
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 亮平 / Ryohei Suzuki / スズキ リョウヘイ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 芦澤 奈実 / Nami Ashizawa / アシザワ ナミ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大木 哲史 / Tetsushi Ohki /
第4著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 峰野 博史 / Hiroshi Mineno / ミネノ ヒロシ
第5著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 西垣 正勝 / Masakatsu Nishigaki / ニシガキ マサカツ
第6著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-27 09:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SC 
資料番号 SC2022-2 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.50 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2022-05-20 (SC) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会