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JPEG圧縮由来の歪み信号に対する応答特性に基づくAdversarial Examples検知手法 Detection of Adversarial Examples Using Sensitivities to JPEG Compression-Derived Signals ◎角森健太(岡山大学), 山﨑裕真(岡山大学), 栗林稔(岡山大学), 舩曵信生(岡山大学), 越前功(NII) イメージセンサインターフェースへのフォルト攻撃でトリガする DNN へのバックドア攻撃 Backdoor Attack against DNN triggered by Electrical Fault Injection on Image Sensor Interface ◎大山 達哉(立命館大学), 大倉 俊介(立命館大学), 吉田 康太(立命館大学), 藤野 毅(立命館大学) DNN(Deep Neural Network)による画像認識システムへの攻撃として訓練データのポイズニングを用いたバックドア攻撃が知られている．特定のマーク(トリガマーカ)が画像内の所定位置に配置されている際は，誤った (ターゲット)ラベルに分類するようにDNNを学習させる．攻撃者によって撮影画像の所定位置にトリガマーカが配置されるとバックドアが起動し誤分類を誘発するが，トリガマーカの位置や大きさが撮影環境で変化するため，安定してバックドアを起動するのは難しい．著者らはSCIS2021でイメージセンサとホストデバイスの間で画像情報の通信を行うMIPI(Mobile Industry Processor Interface)上で電気的な信号を注入して撮影画像上にトリガマーカを生成するフォルト攻撃を提案し，安定してバックドアをトリガできることを示した．昨年の報告ではグレイスケールの低解像度である手書き文字認識を行うDNNに攻撃を行ったが，本稿ではより現実的なシナリオとしてカラーの道路標識画像分類DNNを対象に同様の攻撃とトリガマーカの解析を行った結果を報告する． Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues 〇Haibo ZHANG(Department of Information Science and Technology Kyushu University), Toru NAKAMURA(KDDI Research Inc.), Takamasa ISOHARA(KDDI Research Inc.), Kouichi SAKURAI(Department of Information Science and Technology. Kyushu University), ルーレット 二つ. Privacy protection has been a concern for researchers for a long time. For users, once they have provided their information in an application, it is difficult to remove it from the root. Almost all advanced features are obtained based on learning and training of users’ data, and users' personal privacy has been spread in every corner of the application. Recently, an increasing number of laws govern the useability of users’ privacy. For example, Article 17 of the General Data Protection Regulation (GDPR), the right to be forgotten, requires machine learning applications to remove a portion of data from a dataset and retrain it if the user makes such a request. From the security perspective, if the original dataset of a machine learning application is injected with malicious data by an attacker, e.g., if the internal data of the machine learning model can be stolen at will, it is also necessary to remove such data from the dataset and retrain it. Therefore, researchers propose machine unlearning as a research method to deal with such problems. In this paper, we provide an in-depth analysis of the security and privacy concerns in machine learning models. We illustrate the privacy and security concerns with machine unlearning methods based on the review of related academic and industrial works. Furthermore, we also discuss the future research direction and possibilities in this field. 英国と米国でビデオがストリーマーになる装置の発売で一時有名になったマシンがあります。それは何？ One of these machines became popular for a while for video production in the US and UK Which one? Macintosh/マッキントッシュ, PS/55, Amiga/アミーガ (3), ルーレット 二つ. Nuestros Blog. Que tour no puedes dejas de hacer? Cuanto Tiempo es ideal ir a Cusco? Como Puedo Reservar la Montaña Huaynapicchu? Todas las Consultas son totalmente gratis +51 997 967 885, ルーレット 二つ.
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