| 講演名 | 2023-03-02 データ多様体の埋め込み幾何学に基づく新しい敵対攻撃法の提案 森田 匡博(中大), 田崎 元(中大), 趙 晋輝(中大), |
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| 抄録(和) | 深層学習を利用した画像認識などでは，人間が知覚できないほど小さな摂動を加えて生成される敵対的サンプルによって，誤分類を引き起こすことが発見されている．敵対的サンプルの発生原因は長らく確証ある理論に至らず，今までの敵対的サンプルの多くは最適化など試行錯誤によって生成された．しかし最近，学習データが持つデータ多様体の埋め込み構造を解析することで，敵対的サンプルはデータ多様体の接空間の直交補空間方向に存在することが明らかにされた．そこで本研究では，この発生メカニズムに基づき，埋め込み空間におけるデータ多様体構造に着目した新しい敵対的サンプルの生成手法を提案する．本手法は，データの変形に影響が少ないとされる多様体の直交補空間成分に対応する顕著な重みベクトル方向に摂動を生成することで，人に気づかれにくい攻撃画像を生成する．さらに，ターゲットクラスの中間層の出力を利用した標的型攻撃も検討し，これらの手法に対して攻撃可能性について評価を行う． |
| 抄録(英) | It has been shown recently that adversarial examples inducing misclassification by deep neural networks exist in the orthogonal complementary spaces of the tangent spaces of the data manifold. In this paper, we propose novel adversarial attacks based on the embedding geometry of the data manifold. The proposed attacks generate adversarial examples by adding imperceptible perturbations in the directions of the orthogonal complementary space of the tangent spaces of the data manifold along which the weight vectors have prominent components. Moreover, we also consider targeted attacks by the output inversion in the hidden layer neurons toward the target class. Evaluations of these proposed attacks are also reported. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 敵対的サンプル / 多様体仮説 / データ多様体 |
| キーワード(英) | Deep learning / Adversarial example / Manifold hypothesis / Data manifold |
| 資料番号 | PRMU2022-84,IBISML2022-91 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データ多様体の埋め込み幾何学に基づく新しい敵対攻撃法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Novel Adversarial Attacks Based on Embedding Geometry of Data Manifolds |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 敵対的サンプル / Adversarial example |
| キーワード(3)（和/英） | 多様体仮説 / Manifold hypothesis |
| キーワード(4)（和/英） | データ多様体 / Data manifold |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 森田 匡博 / Masahiro Morita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中央大学(略称：中大) Chuo University(略称：Chuo Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田崎 元 / Hajime Tasaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中央大学(略称：中大) Chuo University(略称：Chuo Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 趙 晋輝 / Jinhui Chao |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 中央大学(略称：中大) Chuo University(略称：Chuo Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-02 |
| 資料番号 | PRMU2022-84,IBISML2022-91 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PRMU-404,IBISML-405 |
| ページ範囲 | pp.140-145(PRMU), pp.140-145(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |