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  1. 紀要
  2. ダイナミック・クリエイティブ・ナレッジ
  3. 3

騙されるAIおよびAIを騙す技術の解説

https://doi.org/10.60177/0002000110
https://doi.org/10.60177/0002000110
bd79bea5-f309-4c1a-8a52-41e0b872e73a
名前 / ファイル ライセンス アクション
dck_3_04_nakada.pdf dck_3_04_nakada.pdf (2.3 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2025-03-31
タイトル
タイトル 騙されるAIおよびAIを騙す技術の解説
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
言語 ja
主題 人工知能
キーワード
言語 ja
主題 敵対的攻撃
キーワード
言語 ja
主題 防御手法
キーワード
言語 ja
主題 統計的機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.60177/0002000110
ID登録タイプ JaLC
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル Introduction of Misled AI and Adversarial Techniques
言語 en
著者 中田 尚

× 中田 尚

ja 中田 尚

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著者(英)
姓名 Takashi Nakada
言語 en
姓 Nakada
言語 en
名 Takashi
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 人工知能の発展に伴い,人工知能の脆弱性が新たな課題として浮上している.人工知能の一つの致命的な欠点として,人間には認識できない程度のノイズであっても,その出力に大きな影響を与える敵対的攻撃の存在である.本稿では画像認識を題材として敵対的攻撃とその防御手法について簡単な例を用いて説明する.具体的には,画像認識モデルに対する代表的攻撃手法であるFGSM攻撃の効果を分析し,人工知能モデルの堅牢性を高める防御策の一つとしてBwoBLを紹介する.特に大規模データセットであるImageNetを用いた実験を通じて,その有効性を示す.
言語 ja
bibliographic_information ja : ダイナミック・クリエイティブ・ナレッジ
en : Dynamic Creative Knowledge

巻 3, p. 17-24, ページ数 8, 発行日 2025-03-31
出版者
出版者 大阪国際工科専門職大学
言語 ja
出版者
出版者 International Professional University of Technology in Osaka
言語 en
item_10002_source_id_9
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2758-7320
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Ver.1 2025-05-22 05:35:20.389778
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