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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-13 10:15 トーラス空間を指向した敵対的学習手法の検討 ○加藤駿一・竹本 修・野崎佑典・吉川雅弥（名城大）  ISEC2026-15 SITE2026-11 BioX2026-38 HWS2026-11 ICSS2026-30 EMM2026-22 |
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| 抄録 | （和） | 近年DNNに対する脅威として，敵対的サンプル（Adversarial Example: AE）が報告されている．AEとは，入力データに微小なノイズを加えることによって，AIに誤認識させる攻撃である．このような脆弱性は，AIの安全性と信頼性に直接影響を及ぼす可能性があるため，今後のAI活用を考えるうえで対策が必要不可欠である．したがって，これまでにAEに対する対策手法は多数研究されている．その代表的な手法が敵対的学習（Adversarial Training: AT）である．しかし，ATにおいても課題があることが報告されている．そこで本研究では，従来の提案手法とは異なるアプローチとして，トーラス空間を指向したモデルの学習方法を提案する．本手法では，トーラス空間の幾何構造に基づく埋め込み手法と分類器，正則化を設計する．これにより，トーラス空間のもつコンパクト性や平坦性を特徴空間に反映させることで，ATの学習安定性とロバスト性向上目指す． |
| （英） | In recent years, Adversarial Examples (AE) have been reported as a threat to Deep Neural Networks (DNNs). Since such vulnerabilities can directly affect the safety and trustworthiness of AI, countermeasures against AE are indispensable. Among the many defense strategies proposed to date, Adversarial Training (AT) is one of the most representative approaches. Nevertheless, AT itself has been reported to suffer from several challenges. This study proposes a novel learning framework oriented toward Toroidal space as an alternative approach to conventional methods. Proposed method designs an embedding scheme, a classifier and a regularization strategy based on the geometric structure of Toroidal space. By incorporating the compactness and flatness inherent in torus geometry into the feature space, the proposed framework aims to improve both the training stability and robustness of AT. | |
| キーワード | （和） | 人工知能 / 敵対的サンプル / 敵対的学習 / クリフォードトーラス / フラットトーラス / / / |
| （英） | Artificial Intelligence / Adversarial Examples / Adversarial Training / Clifford Torus / Flat Torus / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 110, HWS2026-11, pp. 25-30, 2026年7月. | |
| 資料番号 | HWS2026-11 | |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| 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 | ISEC2026-15 SITE2026-11 BioX2026-38 HWS2026-11 ICSS2026-30 EMM2026-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX HWS ISEC SITE ICSS EMM IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2026-07-13 - 2026-07-15 |
| 開催地（和） | 札幌コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Sapporo Convention Center |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2026） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HWS |
| 会議コード | 2026-07-BioX-HWS-ISEC-SITE-ICSS-EMM-CSEC-SPT-SEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トーラス空間を指向した敵対的学習手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of Adversarial Training Methods oriented toward Toroidal Space |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人工知能 / Artificial Intelligence |
| 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） | 敵対的学習 / Adversarial Training |
| キーワード(4)（和/英） | クリフォードトーラス / Clifford Torus |
| キーワード(5)（和/英） | フラットトーラス / Flat Torus |
| 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） | 加藤 駿一 / Shunichi Kato / カトウ シュンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹本 修 / Shu Takemoto / タケモト シュウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki / ノザキ ユウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa / ヨシカワ マサヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-13 10:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | ISEC2026-15, SITE2026-11, BioX2026-38, HWS2026-11, ICSS2026-30, EMM2026-22 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.107(ISEC), no.108(SITE), no.109(BioX), no.110(HWS), no.111(ICSS), no.112(EMM) |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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