| 研究課題/領域番号 |
23K03846
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
棟安 実治 関西大学, システム理工学部, 教授 (30229942)
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| 研究分担者 |
吉田 壮 関西大学, システム理工学部, 助教 (70780584)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | DNN / 敵対的摂動 / データ埋め込み / 標的型攻撃 / 電子透かし |
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| 研究開始時の研究の概要 |
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像識別において, 知覚できない「敵対的摂動」による入力画像への攻撃に対して，誤識別などの深刻な脆弱性が存在する．しかし，敵対的摂動は意図的に識別不可能な変更を画像に加える点で電子透かしとの関連を見いだせる．本研究では，画像に敵対的摂動を用いて情報を埋め込めば，違和感なく柔軟性があり，さらに様々な種類のCNNに紐付けされることで埋め込み情報を検知されにくいマーカを開発可能であると考え，敵対的摂動をデータ埋め込み手法として発展させ，スマートフォンなどの入力デバイスを用いて多様な物体上のマーカからデータを抽出するためのセキュアな手段の開発を目指す．
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