発表年月日
2021/11/16
タイトル
機械学習セキュリティ
著者
南 和宏 (統計数理研究所), 
抄録
近年、機械学習の技術は自然言語処理、画像認識等の応用分野で幅広く利用されている。しかし、機械学習モデルに対する様々なセキュリティ上の脆弱性が指摘されており、安全な機械学習システムの構築にはセキュリティ対策が不可欠である。本講演では、機械学習モデルに対する様々な攻撃手法を整理し、代表的な攻撃手法である敵対的サンプル攻撃、メンバーシップ推定攻撃、モデル反転攻撃に関する最近の研究動向と今後の課題を紹介する。

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