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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
PRMU, IBISML, IPSJ-CVIM
(連催) ※学会内は併催
2024-03-04
09:36
広島 広島大学 東広島キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
色情報の加工によるAdversarial Exampleの無効化
添田 遼内田真人早大PRMU2023-67
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more] PRMU2023-67
pp.94-99
SIP, IT, RCS
(共催)
2024-01-19
13:30
宮城 東北大学 青葉記念会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[招待講演]CNN画像分類器に対する敵対的攻撃の問題とその対策
栗林 稔東北大IT2023-67 SIP2023-100 RCS2023-242
深層学習技術を用いた識別モデルに対して,人の知覚できないほどの僅かなノイズを加えることで,誤った認識結果を引き起こさせる... [more] IT2023-67 SIP2023-100 RCS2023-242
p.204
SeMI, IPSJ-DPS, IPSJ-MBL, IPSJ-ITS
(連催)
2022-05-26
10:03
沖縄 北谷町商工会ホール
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
深層学習深度推定モデルへの敵対的攻撃を用いたディスプレイ-カメラ可視光通信方式の初期検討
イ チャンソク岡田 啓名大)・和田忠浩静岡大)・ベンナイラ シャドリア片山正昭名大SeMI2022-2
本研究ではディスプレイ-カメラ間の可視光通信に深層学習CNN深度推定モデルへの敵対的攻撃を用いる通信方式を検討している.... [more] SeMI2022-2
pp.5-10
IBISML 2020-10-20
13:20
ONLINE オンライン開催 [招待講演]不確実性下での機械学習手法:ロバスト機械学習法の紹介
杉山 将理研/東大IBISML2020-12
機械学習アルゴリズムは,センサーノイズ,ヒューマンエラー,不確実データ,敵対的攻撃,環境変化,標本選択バイアスなどの影響... [more] IBISML2020-12
p.28
IBISML 2020-03-11
15:10
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
公平性が引き起こす敵対的攻撃に対する脆弱性
綿岡晃輝松原 崇上原邦昭神戸大IBISML2019-48
機械学習モデルを社会で活用する際に, 人種や性別に対して公平にすることは重要である. 近年, 分類器を 公平にする多くの... [more] IBISML2019-48
pp.101-105
SP, EA, SIP
(共催)
2020-03-02
13:00
沖縄 沖縄産業支援センター
(開催中止,技報発行あり)
ブラックボックス型敵対的攻撃に対する話者照合システムの脆弱性に関する調査
甲斐優人塩田さやか貴家仁志首都大東京EA2019-106 SIP2019-108 SP2019-55
近年,機械学習に基づくシステムへの敵対的攻撃に対する脆弱性が危惧されている.敵対的攻撃とは,あるデータに人間には知覚がで... [more] EA2019-106 SIP2019-108 SP2019-55
pp.29-33
ISEC, SITE, LOIS
(共催)
2019-11-02
15:00
大阪 大阪大学 吹田キャンパス 機械学習ベースのマルウェア検知モデルに対するロバスト性の考察
鄭 万嘉筑波大)・面 和成筑波大/NICTISEC2019-83 SITE2019-77 LOIS2019-42
2020年東京オリンピックが近づいている中,日本が攻撃者にサイバー攻撃対象として狙われる可能性が一段と高まっている.サイ... [more] ISEC2019-83 SITE2019-77 LOIS2019-42
pp.133-140
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