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講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-21 16:00
[ポスター講演]深層学習を用いたフィッシング検知システムの脆弱性の評価
小川侑治木村共孝程 俊同志社大CQ2020-83
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) フィッシング検知システム / 深層学習 / Adversarial Examples / / / / /  
(英) Phishing Detection / Deep Learning / Adversarial Examples / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 314, CQ2020-83, pp. 84-85, 2021年1月.
資料番号 CQ2020-83 
発行日 2021-01-13 (CQ) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CQ2020-83

研究会情報
研究会 CQ CBE  
開催期間 2021-01-20 - 2021-01-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) AR/VR,放送サービス,映像/音声サービスの品質,高臨場感,ユーザ行動/心理,ユーザ体験,メディア品質,ネットワークの品質・QoS制御,災害時のネットワークとコミュニケーション,機械学習,ビデオコミュニケーション,一般 
テーマ(英) AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2021-01-CQ-CBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いたフィッシング検知システムの脆弱性の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Vulnerability Assessment for Deep-Learning Based Phishing Detection System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) フィッシング検知システム / Phishing Detection  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) Adversarial Examples / Adversarial Examples  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 侑治 / Yuji Ogawa / オガワ ユウジ
第1著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 共孝 / Tomotaka Kimura / キムラ トモタカ
第2著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 程 俊 / Jun Cheng / テイ シュン
第3著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-01-21 16:00:00 
発表時間 45分 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2020-83 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.314 
ページ範囲 pp.84-85 
ページ数
発行日 2021-01-13 (CQ) 


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