| 講演名 | 2024-01-17 JPEG圧縮由来の歪み信号に基づくフィルタリングを活用した敵対的事例検出手法 角森 健太(岡山大), 栗林 稔(東北大), 舩曵 信生(岡山大), |
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| 抄録(和) | 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類器は，微小な摂動が加えられた敵対的事例によって誤分類が引き起こされる．ノイズ除去フィルタを用いて画像分類器の出力値の変化を観察することで，敵対的事例を検出する手法が研究されているが，検出精度を高めるためには複数のフィルタ処理を試す必要があり，計算コストが高い問題があった．本稿では，一つのノイズ除去フィルタを用いて，フィルタ適用前と後の差分画像を敵対的事例検知システムの学習に用いる手法を提案する．提案手法では，JPEG圧縮前後の画像の差分情報に対して変調処理を施した歪み信号をノイズ除去フィルタとして採用した．本研究の結果．提案手法は計算量を従来の1/6に抑えつつ，98%以上の敵対的事例検知精度を示した． |
| 抄録(英) | Image classifiers based on convolutional neural networks are caused misclassification by adversarial perturbations. In this paper, we propose a method to use the difference images before and after applying the denoising filter to the input images for training the adversarial examples detection system. The proposed method employs the distortion signals modulated by the difference information of the images before and after JPEG compression as the denoising filter. Results of this research. The proposed method shows the adversarial examples detection accuracy of more than 98%. |
| キーワード(和) | 敵対的事例 / ノイズ除去フィルタ / Fine tuning / JPEG圧縮 / スケーリング |
| キーワード(英) | adversarial examples / denoising filter / Fine tuning / JPEG compression / Scaling |
| 資料番号 | EMM2023-87 |
| 発行日 | 2024-01-09 (EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
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| 開催期間 | 2024/1/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 臨場感生成，ユニバーサルメディア，ディジタルエンタテインメント，一般 |
| テーマ（英） | Sense of Presence, Universal Media, Digital Entertainment, etc. |
| 委員長氏名（和） | 新見 道治(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Michiharu Niimi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 薗田 光太郎(長崎大) / 姜 玄浩(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Kotaro Sonoda(Nagasaki Univ.) / Hyunho Kang(NIT, Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 梶山 朋子(広島市大) / 酒澤 茂之(大阪工大) |
| 幹事氏名（英） | Tomoko Kajiyama(Hiroshima City Univ.) / Shieyuki Sakazawa(Osaka Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 青木 直史(北大) / 中村 和晃(東京理科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naofumi Aoki(Hokkaido Univ.) / Kazuaki Nakamura(Tokyo Univ. of Science) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | JPEG圧縮由来の歪み信号に基づくフィルタリングを活用した敵対的事例検出手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detecting Adversarial Examples using Filtering Operation Based on JPEG-Compression-Derived Distortion |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的事例 / adversarial examples |
| キーワード(2)（和/英） | ノイズ除去フィルタ / denoising filter |
| キーワード(3)（和/英） | Fine tuning / Fine tuning |
| キーワード(4)（和/英） | JPEG圧縮 / JPEG compression |
| キーワード(5)（和/英） | スケーリング / Scaling |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 角森 健太 / Kenta Tsunomori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学大学院(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 栗林 稔 / Minoru Kuribayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 舩曵 信生 / Nobuo Funabiki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岡山大学大学院(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-01-17 |
| 資料番号 | EMM2023-87 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | EMM-332 |
| ページ範囲 | pp.38-43(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-09 (EMM) |