[4G4-GS-2m] 機械学習：学習方略(2/2)

[4G4-GS-2m-03] GANベースの1クラス分類器に対する敵対的サンプルの有効性について

〇小関 義博¹ (1. 三菱電機株式会社)

キーワード：敵対的サンプル

入力データに摂動を加えることで分類器が誤った結果を出すように作られた特殊な入力データである敵対的サンプルがAIシステムを現実に応用するにあたって安全性を確保する上での懸念となっている。本研究では、敵対的サンプルによる攻撃の有効性について、GANを用いて構築される1クラス分類器を対象としてFast Gradient Sign Method(FGSM)攻撃を実行し検証した結果について示す。