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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. セキュリティ

クリーンラベルバックドア攻撃に関する基礎的検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230536
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230536
46195c14-1d1c-4850-a5cb-84000acafdcf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-4ZD-01.pdf IPSJ-Z85-4ZD-01.pdf (203.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル クリーンラベルバックドア攻撃に関する基礎的検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セキュリティ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東北大
著者所属
KDDI総合研究所
著者所属
KDDI総合研究所
著者所属
KDDI総合研究所
著者所属
九大
著者所属
東北大
著者所属
東北大
著者名 目黒, 諒

× 目黒, 諒

目黒, 諒

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加藤, 広野

× 加藤, 広野

加藤, 広野

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成定, 真太郎

× 成定, 真太郎

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披田野, 清良

× 披田野, 清良

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内林, 俊洋

× 内林, 俊洋

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菅沼, 拓夫

× 菅沼, 拓夫

菅沼, 拓夫

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樋地, 正浩

× 樋地, 正浩

樋地, 正浩

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 AIに対する攻撃の一例として、グラフニューラルネットワーク(GNN)に対する攻撃が注目されつつある。本研究では特に、GNNに対するバックドア攻撃に着目する。バックドア攻撃においては、ラベルを付け替えた毒データを学習データに混入させることで攻撃を行う手法があるが、この手法では毒データの特性はラベルと整合性がないため、外れ値として毒データが検知される可能性が高いという問題がある。これに対しラベルを付け替えないクリーンラベルによるバックドア攻撃はその問題を回避できるが、その攻撃手法に関しては未だ十分に明らかにされていない。本発表では、GNNにおけるクリーンラベルによるバックドア攻撃に焦点を当て,その実現可能性について攻撃シナリオや攻撃性能などのさまざまな観点から議論する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 511-512, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:06:28.666566
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