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転移可能な音声敵対的攻撃へのアンサンブル手法

(Towards the Transferable Audio Adversarial Attack via Ensemble Methods)

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田中専務

拓海先生、最近うちの若手が「音声認識の攻撃に注意」と言っておりまして、正直よく分からないのですが、どれほど経営に関係ある話でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!音声認識に対する「敵対的攻撃(adversarial attacks)」は、悪意ある小さな音声の改変でシステムの判定を誤らせる手法です。経営観点ではリスクと投資対効果の判断につながる話ですよ。

田中専務

要するに、誰かが小さな音を混ぜるだけでうちの音声受付システムが誤動作する可能性がある、という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

その通りです。ただし重要なのは「どの程度の攻撃が現実的か」と「防御にかかるコスト」です。本論文は音声領域での攻撃をより広く他モデルへ移しやすくする方法を示しており、黒箱(black-box)環境でも有効になり得る点を示していますよ。

田中専務

黒箱というのはサービス提供者の中身が見えないAPIのことですよね。これって要するに、防御しにくい相手にも攻撃が届くようになるということ?

AIメンター拓海

いい質問ですね!はい、要するにそこが問題点です。著者らは複数のモデルを組み合わせて勾配(gradient)を合成することで、攻撃の

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