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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 14:50 ［招待講演］敵対的サンプルの使い方 ～ DNNの脆弱性を有用性に ～ ○棟安実治（関西大）  SIS2025-63 |
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| 抄録 | （和） | 本講演では，深層学習における敵対的サンプル（Adversarial Examples: AE）とその医用画像処理および電子透かしへの応用について述べる．AEは，入力データに人には判別できないほどの微小な摂動を加えることで，深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks: DNN）の誤認識を誘発する．ここでは，AEを単なる脅威としてではなく，DNNの性能向上やセキュリティ強化に役立てるアプローチについて紹介する．まずAEの概要について紹介を行った後，これを逆に利用した敵対的トレーニングの医用画像への有用性を示す．具体例として，歯科パノラマX線写真から動脈硬化の兆候である石灰化領域を検出するタスクへの適用について述べる．次にAEを電子透かしに応用する試みについて紹介する．ここでは，画像を特定のクラスに誤認識させる摂動を「情報の埋め込み」と見なすことで，情報の秘匿性を高める手法について説明する．講演全体を通じて，DNNの脆弱性を有用性へと転換する可能性について提示する． |
| （英） | This presentation discusses Adversarial Examples (AE) in deep learning and their applications in medical image processing and digital watermarking. AEs are designed to induce misclassification in Deep Neural Networks (DNNs) by adding subtle perturbations to input data that are imperceptible to the human eye. In this context, rather than treating AEs merely as a threat, we introduce an approach that leverages them to improve DNN performance and enhance security. First, after providing an overview of AEs, we demonstrate the utility of adversarial training—using AEs in reverse—for medical images. Specifically, we discuss its application to the task of detecting calcification regions, an indicator of arteriosclerosis, in dental panoramic radiographs. Next, we introduce an attempt to apply AEs to digital watermarking. In this section, we describe a method for enhancing information secrecy by treating the perturbations that cause a model to misclassify an image into a specific class as "information embedding." Throughout this presentation, we aim to demonstrate the potential to transform the vulnerabilities of DNNs into practical utility. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 敵対的サンプル / 敵対的摂動 / 医用画像処理 / 頸動脈石灰化 / 画像電子透かし / 秘匿性 / |
| （英） | deep learning / adversarial examples / adversarial perturbation / medical image processing / carotid artery calcification / digital image watermarking / secrecy / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 393, SIS2025-63, pp. 33-33, 2026年3月. | |
| 資料番号 | SIS2025-63 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (SIS) | |
| 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 | SIS2025-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 埼玉大学 大久保キャンパス |
| 開催地（英） | Ohkubo Campus, Saitama University |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2026-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 敵対的サンプルの使い方 |
| サブタイトル（和） | DNNの脆弱性を有用性に |
| タイトル（英） | Utilizing Adversarial Examples |
| サブタイトル（英） | Transforming DNN Vulnerabilities into Practical Utility |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 敵対的サンプル / adversarial examples |
| キーワード(3)（和/英） | 敵対的摂動 / adversarial perturbation |
| キーワード(4)（和/英） | 医用画像処理 / medical image processing |
| キーワード(5)（和/英） | 頸動脈石灰化 / carotid artery calcification |
| キーワード(6)（和/英） | 画像電子透かし / digital image watermarking |
| キーワード(7)（和/英） | 秘匿性 / secrecy |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 棟安 実治 / Mitsuji muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 14:50:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-63 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | p.33 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2026-02-26 (SIS) |
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