Item type |
National Convention(1) |
公開日 |
2023-02-16 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セキュリティ |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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東北大 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
著者所属 |
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九大 |
著者所属 |
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東北大 |
著者所属 |
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東北大 |
著者名 |
目黒, 諒
加藤, 広野
成定, 真太郎
披田野, 清良
内林, 俊洋
菅沼, 拓夫
樋地, 正浩
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |