ディープラーニングモデルは、ホワイトボックス環境およびブラックボックス環境における敵対的なサンプルの影響を受けやすくなります。これまでの研究では攻撃の成功率が高いことが示されていますが、DN

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/14 11:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739297674581080741/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.06496v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.06496v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.06496v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">解釈可能な深層学習システムに対する微生物遺伝アルゴリズムベースのブラックボックス攻撃</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/interpretation">interpretation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GA">GA</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> ディープ ラーニング モデルは、ホワイト ボックス環境およびブラック ボックス環境における敵対的なサンプルの影響を受けやすくなります。これまでの研究では攻撃の成功率が高いことが示されていますが、DN</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230714#bookmark-4739297674581080741"><span class="datetime-body">2023/07/14 11:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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