2024-03-29T06:10:59Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001813902023-11-17T02:17:36Z06504:09168:09180
FaceNetに対するAdversarial Examplesによる意図的誤検出および誤認識jpnセキュリティhttp://id.nii.ac.jp/1001/00181302/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=181390&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan慶大慶大慶大慶大野間口, 圭黒米, 祐馬武田, 圭史村井, 純近年ディープラーニングを用いて顔認識を技術に関する研究及び実用化が進められている.その一つの例として, Google が開発した, オープンソースの顔認識ソフトウェア FaceNet が存在する. FaceNetは, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を使用しており, 高い認識率での処理が可能である. しかし, CNNの利用においては, Adversarial Example によって誤認識を起こすという特有の問題がある. 本稿では, FaceNet を対象に Adversarial Example を生成し検知率や誤検知について調査を行い, その脆弱性について評価を行う.AN00349328第79回全国大会講演論文集201715815822017-03-162017-05-23