親しさに基づくオープンセット認識の敵対的攻撃下での脆弱性（Familiarity-Based Open-Set Recognition Under Adversarial Attacks）
田中専務拓海先生、最近部下が「オープンセット認識が重要です」と言うのですが、正直ピンと来ません。実務でどこまで気にすべき話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！オープンセット認識（Open-set recognition、OSR）とは、学習時に見ていない新しいカテゴリを現場
Adversarial Attack
418宇宙ランデブー用深層学習相対姿勢推定に対する敵対的攻撃検出の堅牢化（Robust Adversarial Attacks Detection for Deep Learning based Relative Pose Estimation for Space Rendezvous）
田中専務拓海先生、最近うちの若い現場から「宇宙関係のAI技術が進んでいる」と聞きまして、ただ正直何を気にすればいいのか分からないんです。要は、導入して本当に安全で費用対効果が出るのか教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論だけ申し上げますと、この論文
学習された言語構造の大域最適化を敵対的訓練で実現する（Learning Globally Optimized Language Structure via Adversarial Training）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。先日部下にこの論文の話を振られて、正直ピンと来なかったのです。要するに我々が現場で使える目に見える改善点って何でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、テキスト生成モデルの「品質」と「暴発」（不要な出力）を減らすために、
Transpose Attack: Stealing Datasets with Bidirectional Training（データ窃取を可能にする双方向学習—Transpose Attack）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「学習データがモデルから抜かれる可能性がある」と聞いて驚きまして。要するにうちの顧客リストが外に出るようなことがあるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦らず整理しましょう。結論から言うと、最近の研究は「見た
決定論的画像復元における知覚品質と頑健性のトレードオフ（The Perception-Robustness Tradeoff in Deterministic Image Restoration）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文読んだ方がいい」と言われたのですが、正直タイトルだけで頭が痛いです。要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、この論文は「画像復元で人が見て良い画にすると、システムが外乱に弱くなる」という、本質的
GPT-4Vのシステムプロンプトを悪用した自己敵対的攻撃によるJailbreak（Jailbreaking GPT-4V via Self-Adversarial Attacks with System Prompts）
田中専務拓海先生、最近お聞きした論文で「GPT-4Vのシステムプロンプトを盗んで使う」という話があるそうで、現場からも不安の声が上がっています。要するにうちの製造現場に悪影響が及ぶ可能性はありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理してお話しますよ。今回の論文は、GP
視覚における信頼できる大規模モデルの調査（Trustworthy Large Models in Vision: A Survey）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、社内で画像を使ったAIの話が出ているのですが、現場の担当から『大規模モデルを使えば品質検査が楽になる』と言われて困っております。実際のところ、画像系のAIってうちのような工場でも安心して使えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論
NLPの頑健性における勝利の残響と疑念のささやき（Whispers of Doubt Amidst Echoes of Triumph in NLP Robustness）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「大きいモデルを入れれば頑健になる」と言うんですが、本当にそうなんですか。現場で投資対効果を説明できる言葉が欲しいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと「モデルを大きくするだけで全ての頑健性問題が解決するわけではない」です。今回は
物理的攻撃に対する注意機構を用いたリアルタイム防御（Attention-Based Real-Time Defenses for Physical Adversarial Attacks in Vision Applications）
田中専務拓海先生、この論文って要するにうちの工場の監視カメラが『変なステッカー』で騙される問題を防げる、という話でしょうか。現場ですぐ使えるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は『カメラ映像で悪意ある物体を素早く見つけ、その影響を抑えることで誤認を
物理的環境で顔認証の検知を欺くAdvGenの提案（AdvGen: Physical Adversarial Attack on Face Presentation Attack Detection Systems）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。顔認証に関して部下から「AIの導入で不正防止が必要」と言われまして、最近はプレゼンテーション攻撃とか物理的な偽装の話が出ていますが、正直よく分かりません。これって要するに我が社の入退室管理や決済で使っている顔認証が騙されるというリスクがあるということで