| 講演名 | 2020-03-03 様相μ計算によるRNNのモデル検査 青島 達大(NTT), 碓井 利宣(NTT), |
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| 抄録(和) | 機械学習モデルは，自動運転やロボティクス，工場の作業自動化など，様々なサイバーフィジカルシステムへ適用されている．しかしながら，発電所などのより重要なシステムへの採用は，安全性に関する保証がないことから，困難である．本論文では，機械学習モデル，特に再帰ニューラルネットワークにより制御されるシステムのセキュリティについて考える．提案手法は，与えられた再帰ニューラルネットワークが与えられた仕様を満たすかどうかを検査するもので，モデルを制約zonotope により抽象的に解釈することで実現する．仕様は，時相論理の一種であるLinear Temporal Logic やComputation Tree Logic 等の一般化である様相μ 計算により記述できる． |
| 抄録(英) | Machine learning models have been applied to many cyber-physical systems such as self-driving cars, robotics, and factory automation. However, it would be difficult to adapt them to more mission-critical systems, such as energy plants, because there is no safety guarantee. This paper presents the security of systems controlled using machine learning models, especially, Recurrent Neural Networks (RNNs). We propose a novel method for checking whether a given RNN satisfies a given specification, as abstractly interpreting the model with the con-strained zonotopes. The specification is written in the modal μ-calculus containing many classical temporal logics such as Linear Temporal Logic and Computation Tree Logic. |
| キーワード(和) | モデル検査 / 再起ニューラルネットワーク / 様相μ計算 / 制約zonotope |
| キーワード(英) | Model checking / Recurrent Neural Networks / Modal μ-calculus / Constrained zonotopes |
| 資料番号 | ICSS2019-88 |
| 発行日 | 2020-02-24 (ICSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS / IPSJ-SPT |
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| 開催期間 | 2020/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken-Seinen-Kaikan |
| テーマ（和） | セキュリティ、トラスト、一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 委員長氏名（和） | 高倉 弘喜(NII) |
| 委員長氏名（英） | Hiroki Takakura(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 吉岡 克成(横浜国大) / 神谷 和憲(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) / Kazunori Kamiya(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 笠間 貴弘(NICT) / 山田 明(KDDI labs.) |
| 幹事氏名（英） | Takahiro Kasama(NICT) / Akira Yamada(KDDI labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木藤 圭亮(三菱電機) / 山内 利宏(岡山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keisuke Kito(Mitsubishi Electric) / Toshihiro Yamauchi(Okayama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication System Security / Special Interest Group on Security Psychology and Trust |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 様相μ計算によるRNNのモデル検査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model checking RNNs with modal μ-calculus |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | モデル検査 / Model checking |
| キーワード(2)（和/英） | 再起ニューラルネットワーク / Recurrent Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 様相μ計算 / Modal μ-calculus |
| キーワード(4)（和/英） | 制約zonotope / Constrained zonotopes |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青島 達大 / Tatsuhiro Aoshima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTセキュアプラットフォーム研究所(略称：NTT) NTT Secure Platform Laboratories(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 碓井 利宣 / Toshinori Usui |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTセキュアプラットフォーム研究所(略称：NTT) NTT Secure Platform Laboratories(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2020-03-03 |
| 資料番号 | ICSS2019-88 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ICSS-437 |
| ページ範囲 | pp.119-124(ICSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-24 (ICSS) |