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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-14 11:05 確率制御型ホワイトボックス敵対的攻撃を用いたDNNモデルの所有権検証 ○佐野光希・栗林 稔・酒井正夫・磯辺秀司・小泉英介・張 彰・松本 哲（東北大）  ISEC2026-33 SITE2026-29 BioX2026-56 HWS2026-29 ICSS2026-48 EMM2026-40 |
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| 抄録 | （和） | 学習済みディープニューラルネットワーク（DNN）は高い開発コストと社会的価値を有するため，その所有権保護が重要な課題となっている．従来の電子透かしやフィンガープリンティングに基づく手法では，モデル性能への影響や透かし解析攻撃への脆弱性に加え，第三者による法的検証の困難さが指摘されている．本研究では，電子透かしを用いず，第三者による所有権検証を可能とする新しい枠組みを提案する．提案手法では，特定クラスの出力確率を指定値へ制御するホワイトボックス型敵対的サンプルを生成し，その指定確率値と対象モデルの出力結果との誤差に基づいてモデル間の同一性を判定する．さらに，実環境で想定される画像変換が存在する環境に対しても，提案手法が拡張・適応可能であることを確認した． |
| （英） | Pre-trained deep neural networks (DNNs) require substantial development costs and possess significant social value, making ownership protection an important issue. Conventional approaches based on watermarking and fingerprinting suffer from several limitations, including degradation of model performance, vulnerability to watermark analysis attacks, and difficulty in conducting third-party legal verification. In this study, we propose a novel framework that enables third-party ownership verification without embedding watermarks into the model. The proposed method generates white-box adversarial examples whose output probabilities for a specific class are controlled to designated values, and determines model identity based on the discrepancy between the designated probabilities and the observed outputs of the target model. Furthermore, we confirm that the proposed framework can be extended and adapted to environments involving image transformations encountered in practical scenarios. | |
| キーワード | （和） | 敵対的サンプル攻撃 / DNN / 所有権検証 / / / / / |
| （英） | adversarial attack / DNN / ownership verification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 112, EMM2026-40, pp. 140-145, 2026年7月. | |
| 資料番号 | EMM2026-40 | |
| 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 | ISEC2026-33 SITE2026-29 BioX2026-56 HWS2026-29 ICSS2026-48 EMM2026-40 |
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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 | EMM |
| 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） | 確率制御型ホワイトボックス敵対的攻撃を用いたDNNモデルの所有権検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Ownership Verification of DNN Models Using Probability-Controlled White-Box Adversarial Attacks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的サンプル攻撃 / adversarial attack |
| キーワード(2)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(3)（和/英） | 所有権検証 / ownership verification |
| 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） | 佐野 光希 / Teruki Sano / サノ テルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗林 稔 / Minoru Kuribayashi / クリバヤシ ミノル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 正夫 / Masao Sakai / サカイ マサオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 磯辺 秀司 / Shuji Isobe / イソベ シュウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小泉 英介 / Eisuke Koizumi / コイズミ エイスケ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 彰 / Zhang Zhang / チャン チャン |
| 第6著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 哲 / Satoru Matsumoto / マツモト サトル |
| 第7著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-14 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | ISEC2026-33, SITE2026-29, BioX2026-56, HWS2026-29, ICSS2026-48, EMM2026-40 |
| 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.140-145 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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