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Vision Transformerを用いた顔なりすまし攻撃検知手法とその評価 A Face Spoofing Detection Method Using Vision Transformer and its Evaluation ◎渡邉浩太(東北大学大学院), 伊藤康一(東北大学大学院), 青木孝文(東北大学大学院) Fuzzy鍵を用いたグループ署名技術 Group signature with Fuzzy key ◎川名のん(日立製作所), 長沼健(日立製作所), 高橋健太(日立製作所), 中村渉(日立製作所), 本宮志江(日立製作所), 羽渕峻行(日立製作所) エンターテイメントとセキュリティを融合した本人認証アプリの試作と評価 Personal Authentication Application Combining Entertainment and Security ◎鈴木真樹史(工学院大学), 藤川真樹(工学院大学) Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID Data Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID Data ◎Zhuotao Lian(The University of Aizu), Qingkui Zeng(Nanjing University of Information Science and Technology.), Chunhua Su(The University of Aizu) Federated learning, as a privacy-enhanced distributed machine learning method, is a very hot research topic recently. It solves the direct problem of private data sharing and global model training because each participant uses their own data for training locally, and only shares the training results (such as model weights, gradients, etc.). But a practical problem it faces is the non-independent and identical distribution of data, which means that the local data of each participant is highly inconsistent, both in terms of quantity and distribution. Moreover, there is a lack of research related to the efficiency and privacy issues in the pretraining process. Therefore, in this paper, we propose a novel solution that uses blockchain technology to realize small-scale global data sharing which is used for pretraining. Simulation experiments verify that our method not only guarantees data security but also greatly improves performance in terms of training speed and accuracy. 機械学習のセキュリティ問題の一つであるポイズニング攻撃は, 訓練データ中に少量の異常なデータを挿入する（もしくは訓練データを変化させる）ことにより, モデルを汚染する攻撃である. ユーザからデータを集め逐次的に学習するシステムや, 第三者からデータを取得し利用するシステムでは, データがモデルに及ぼす影響を予測し, 悪影響を及ぼすデータを訓練時に排除することが必要となる. 本稿では, 精度劣化を目的としたポイズニング攻撃を検知するために, 敵対的構造を用いた検知手法を提案し, 複数のデータセットにおける検知結果について述べる. 提案する手法の特徴は, 検知対象の訓練データそのものを用いた訓練による評価を必要としないため, モデル運用前に検知器を生成できること, 敵対的構造を用いることにより検知できるポイズニングデータの特徴を幅広く学習できること, データの説明可能性に基づいた特徴量抽出をすることで検知効率を改善する点である. JPEG圧縮由来の歪み信号に対する応答特性に基づくAdversarial Examples検知手法 Detection of Adversarial Examples Using Sensitivities to JPEG Compression-Derived Signals ◎角森健太(岡山大学), 山﨑裕真(岡山大学), 栗林稔(岡山大学), 舩曵信生(岡山大学), 越前功(NII), reactoonz 2 free slot. イメージセンサインターフェースへのフォルト攻撃でトリガする DNN へのバックドア攻撃 Backdoor Attack against DNN triggered by Electrical Fault Injection on Image Sensor Interface ◎大山達哉(立命館大学), 大倉俊介(立命館大学), 吉田康太(立命館大学), 藤野毅(立命館大学) DNN(Deep Neural Network)による画像認識システムへの攻撃として訓練データのポイズニングを用いたバックドア攻撃が知られている．特定のマーク(トリガマーカ)が画像内の所定位置に配置されている際は，誤った (ターゲット)ラベルに分類するようにDNNを学習させる．攻撃者によって撮影画像の所定位置にトリガマーカが配置されるとバックドアが起動し誤分類を誘発するが，トリガマーカの位置や大きさが撮影環境で変化するため，安定してバックドアを起動するのは難しい．著者らはSCIS2021でイメージセンサとホストデバイスの間で画像情報の通信を行うMIPI(Mobile Industry Processor Interface)上で電気的な信号を注入して撮影画像上にトリガマーカを生成するフォルト攻撃を提案し，安定してバックドアをトリガできることを示した．昨年の報告ではグレイスケールの低解像度である手書き文字認識を行うDNNに攻撃を行ったが，本稿ではより現実的なシナリオとしてカラーの道路標識画像分類DNNを対象に同様の攻撃とトリガマーカの解析を行った結果を報告する． Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues 〇Haibo ZHANG(Department of Information Science and Technology. Kyushu University), Toru NAKAMURA(KDDI Research Inc.), Takamasa ISOHARA(KDDI Research Inc.), Kouichi SAKURAI(Department of Information Science and Technology. Kyushu University) Privacy protection has been a concern for researchers for a long time. For users, once they have provided their information in an application, it is difficult to remove it from the root. Almost all advanced features are obtained based on learning and training of users’ data, and users’ personal privacy has been spread in every corner of the application. Recently, an increasing number of laws govern the useability of users’ privacy. For example, Article 17 of the General Data Protection Regulation (GDPR), the right to be forgotten, requires machine learning applications to remove a portion of data from a dataset and retrain it if the user makes such a request. From the security perspective, if the original dataset of a machine learning application is injected with malicious data by an attacker, e.g., if the internal data of the machine learning model can be stolen at will, it is also necessary to remove such data from the dataset and retrain it. Therefore, researchers propose machine unlearning as a research method to deal with such problems. In this paper, we provide an in-depth analysis of the security and privacy concerns in machine learning models. We illustrate the privacy and security concerns with machine unlearning methods based on the review of related academic and industrial works. Furthermore, we also discuss the future research direction and possibilities in this field. 部分観測マルコフ決定過程によるニューラルエージェント強化学習を使用した自律型SQL インジェクション攻撃手法 The autonomous SQL injection exploitation using neural agent reinforcement learning by partial observation Markov decision process ◎佐竹達也(情報セキュリティ大学院大学), 大塚玲(情報セキュリティ大学院大学) 機械学習を用いたフォグ環境の異常検知効率の考察 Consideration of the efficiency of anomaly detection in fog computing using machine learning 〇牧野俊太郎(東洋大学), 岡田怜士(東洋大学), 満永拓邦(東洋大学) Intel SGXによる安全で高速なDNN推論の実装方式 Secure and Efficient DNN Inference with Intel SGX 〇藤原啓成(株式会社日立製作所), 佐藤尚宜(株式会社日立製作所) 産業分野では画像認識DNNの活用機運が高まっているが，クラウドサーバ上で処理を完結するには機密情報や個人情報などセキュリティの制約があり，機密情報を用いたDNN利活用の多くはオンプレミス環境に留まっている．一方で，リソース・運用・保守・納期の観点からクラウド環境で行うことも不可欠である．本研究では，クラウドサーバを利用するDNN推論を行う際の機密情報の漏洩リスクに対し，Intel SGXによりDNN推論におけるデータ処理部分をセキュア化し，かつIntel SGXの制約による性能低下を軽減する実装方式の提案および評価を行った。性能評価の結果，提案方式によりTensorFlowを用いたDNN推論のセキュア化を約2.3倍の性能オーバヘッドで実現する見通しを得たので報告する．オンラインスポーツブック、ビンゴ、バーチャルスポーツ優れたウェルカムボーナスすべての人気テーブルゲーム. 登録プロセス中にウェルカムオファーを選択する必要があります。ボーナスを請求するには、最低Є1をデポジットする必要があります。ボーナスはアキュムレータベットで5回ロールオーバーする必要があります。各ベットには、少なくとも3つの選択肢が必要です。各選択には、少なくとも1.4のオッズが必要です。ボーナス額は30日以内に使用する必要があり、その後は無効と宣言されます。 18歳以上である必要があります。登録プロセス中にウェルカムオファーを選択する必要があります。ボーナスを請求するには、最低Є1をデポジットする必要があります。ボーナスはアキュムレータベットで5回ロールオーバーする必要があります。各ベットには、少なくとも3つの選択肢が必要です。各選択には、少なくとも1.4のオッズが必要です。ボーナス額は30日以内に使用する必要があり、その後は無効と宣言されます。 18歳以上である必要があります。 1 143円以上の初回入金で最大3 430円ボーナス. 1 143円以上の初回入金で最大3 430円ボーナス. 年間を通じたイベントや主要アトラクションでのプロモーションスポーツベッティングの賞品最大$1,000,000の株式を獲得するチャンス. 対象となる賭けは、スポーツ市場に置かれた1/2（1.5）以上のオッズで少なくとも1143元の最初の「リアルマネー」の賭けです。複数の賭けは、1/2（1.5）以上の累積オッズで適格です。片道の賭けは2回の賭けとしてカウントされ、資格を得るには片道1143元（合計2300元）以上である必要があります。最初の対象となる賭けは、登録から30日以内に行う必要があります。アジアでNo.1オンラインベッティングサイトいつでも利用できるお得なボーナスアジアマーケットスペシャリスト. 賭けの要件：引き出し可能なオッズ1.50以上で15倍（デポジット+ボーナス）。このボーナスは、これまでに最初のデポジットを行ったことがないプレイヤーにのみ有効です。プレイヤーは一度に1つのアクティブなボーナスしか持つことができません。賭けの要件：引き出し可能なオッズ1.50以上で15倍（デポジット+ボーナス）。このボーナスは、これまでに最初のデポジットを行ったことがないプレイヤーにのみ有効です。プレイヤーは一度に1つのアクティブなボーナスしか持つことができません。最強のセキュリティ日本語のカスタマーサービス対応ゲーム数は何と1130本以上. カジノウェルカムオファーは主にスロットマシンで使用することを目的としており、使用するコードによって、使用できるスロットプロバイダーが決まります。ロールオーバー要件は、作業するスロット開発者によっても変わる可能性があります。ウェルカムプロモーションには多数のオンラインスロットが含まれておらず、プラットフォームにリストされていることを覚えておくことが重要です。また、ライブディーラーゲームはプロモーションのプレイスルー要件に貢献しません。カジノウェルカムオファーは主にスロットマシンで使用することを目的としており、使用するコードによって、使用できるスロットプロバイダーが決まります。ロールオーバー要件は、作業するスロット開発者によっても変わる可能性があります。ウェルカムプロモーションには多数のオンラインスロットが含まれておらず、プラットフォームにリストされていることを覚えておくことが重要です。また、ライブディーラーゲームはプロモーションのプレイスルー要件に貢献しません。最も幸せなオンラインゲームサイト最先端のエンターテインメントと革新的な技術でスリリングな体験を提供. ボーナス賭け条件：30倍すべてのドローベット、ボイドベット、両方の結果に対して行われたベットは、賭けとロールオーバーの要件の計算には含まれません。対象プレイヤー：新規プレイヤーと非デポジットプレイヤープレイヤーはすべてのライブカジノとスロットゲームでボーナスを使用できますボーナスは発行日から30日間有効です。このプロモーションは、HappyLukeにまだ入金していないメンバー専用です。一連の累積取引からのデポジットは、初回デポジットボーナスの対象にはなりません。最初の単一のトランザクションのみがオファーを説明します。ボーナスを受け取るプレイヤーは、別の初回デポジット関連のボーナスと一緒に使用することはできません。 HappyLukeは、独自の裁量でプロモーションを修正、キャンセル、拒否、または回収する権利を有し、最終決定を下す権利を留保します。, reactoonz 2 free slot.

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