研究課題/領域番号 |
23K11049
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
章 甫源 九州大学, システム情報科学研究院, 特任助教 (80965070)
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研究分担者 |
趙 建軍 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20299580)
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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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | Adversarial Robustness / Deep Neural Networks |
研究開始時の研究の概要 |
Deep neural networks (DNNs) have achieved tremendous success in various areas. However, they are vulnerable to adversarial examples, which has posed severe security risks for DNNs. We propose to develop practical and scalable techniques for quality assurance of adversarial robustness of DNNs.
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