2026-05-21T16:10:05Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236113 2025-01-19T09:23:25Z 6504:11678:11689

画像生成モデルの追加学習に対する敵対的高周波領域攻撃 鬼久保, 拓人 松井, 勇佑 人工知能と認知科学 ここ数年の画像生成モデルの進歩の陰で、絵画の著作権侵害やフェイクニュースに生成モデルが悪用されるケースが見られるようになった。そこでAnti-DreamBooth[ICCV23]やGlaze[USENIX Security23]は、インターネットにアップロードする画像に対し敵対的攻撃を施すことで、フェイク画像の生成阻害や検知を実現した。しかし、これらの手法には簡単なフィルタでノイズを無効化されたり、画像の品質を劣化するという問題がある。そこで、我々はハイパスフィルタを用いて検出した高周波領域に、強い敵対的ノイズを付加することで、先行手法の問題点を克服するような敵対的攻撃手法を提案する。 conference paper 情報処理学会 2024-03-01 application/pdf 第86回全国大会講演論文集 1 2024 553 554 AN00349328 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/236113/files/IPSJ-Z86-7S-07.pdf jpn