@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217842,
 author = {住安, 宏介 and 川本, 一彦 and 計良, 宥志},
 issue = {29},
 month = {May},
 note = {敵対的攻撃に関する近年の研究により，深層学習モデルの脆弱性が明らかになりつつある．特に敵対的攻撃により生成された入力（敵対的サンプル）がモデル間で転移可能であることは敵対的転移性と呼ばれるが，そのメカニズムは未解明である．本研究では，敵対的転移性がモデルの注目する入力変数間の協調関係に基づいているという考えのもと，敵対的転移性に対してゲーム理論の相互作用値の分布という新しい観点から解析を行った．それにより，敵対的転移性と相互作用値の間の関係を特徴づける興味深い知見を得た．特に，敵対的攻撃前の画像の相互作用値によって，作成される敵対的摂動の敵対的転移性が異なるということを初めて発見した．本研究の結果は，画像に対してモデルが注目する特徴によって，作成される敵対的サンプルの転移性が異なることを示唆する．},
 title = {ゲーム理論に基づく敵対的転移性の理解},
 year = {2022}
}