人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 1P4-GS-6-01
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日本語処理用深層学習器における脆弱性を検証する敵対的攻撃の基礎検討
*河野 竜士玉城 大生小野 智司
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抄録

深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network:DNN)は,入力に微小な変動を加えた敵対的事例(Adversarial Examples:AE)により,誤分類を引き起こしうることが明らかにされている.本研究では,日本語処理用DNNにおける脆弱性の検証を目的として,入力文を構成する単語において,ひらがな,カタカナ,漢字の間で表記を変換することで摂動を付与する日本語に特化した敵対的攻撃手法を提案する.評価実験の結果,字種間の変換により,日本語処理用DNNにおいて誤認識が生じることを確認した.

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© 2022 人工知能学会
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