レッドチーミングによるSegment Anything Modelの検証（Red-Teaming Segment Anything Model）
田中専務拓海先生、最近話題のSegment Anything Modelって、我々の現場でどう役に立つんですか。部下に勧められてはいるのですが、正直イメージがつかめません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Segment Anything Model、略してSAMは画像中の任意の対
Adversarial Attack
418敵対的フィッシングウェブページは現実に脅威か？（Are Adversarial Phishing Webpages a Threat in Reality?）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が『論文で報告された攻撃』が現場にも来ると言ってまして、正直よく分かりません。これってうちの取引先サイトや社内受信のメールに関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、これは経営判断に直結する話ですよ。要点を先に3つで言うと、1)
無線ネットワーク向け堅牢なフェデレーテッドラーニング：チャネル推定の実証（Robust Federated Learning for Wireless Networks: A Demonstration with Channel Estimation）
田中専務拓海先生、最近部下がフェデレーテッドラーニングって言ってましてね。要するに個々の端末で学習して個人情報を守る仕組みだと聞きましたが、本当にうちの現場にも導入できるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは簡単に要点を押さえましょう。結論としては、堅牢性の
未知の敵対的攻撃に強い汎化可能な堅牢性を目指すメタ不変防御（Meta Invariance Defense Towards Generalizable Robustness to Unknown Adversarial Attacks）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「敵対的攻撃（adversarial attack）対策を早く導入すべきだ」と言われて困っています。うちの製造ラインの画像検査にAIを使っていますが、そもそも「未知の攻撃」にどう備えればよいのか見当がつきません。まずは要点を教えてくださ
DIFFUSEMIX：拡散モデルを用いたラベル保持型データ拡張（DIFFUSEMIX: Label-Preserving Data Augmentation with Diffusion Models）
田中専務拓海先生、この論文って一言で言うと何を変えるものなんでしょうか。現場に導入できる投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、要点を先に3つでまとめますね。1) 既存の画像混合（mixing）手法がラベルの曖昧さを生む問題を扱う、2) 拡散（di
CANバスIDSに対する敵対的訓練と移植性の影響（CANEDERLI: On The Impact of Adversarial Training and Transferability on CAN Intrusion Detection Systems）
田中専務拓海先生、最近社内で「車のネットワークが攻撃される」と聞いて不安なのですが、あれは本当に対策が必要なのでしょうか。投資対効果の観点からざっくり教えてください。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、対策は必要です。特に現代の車は外部とつながる部分が増え、潜在的被害
BRUSLEATTACK：クエリ効率の高いスコアベース黒箱スパース敵対的攻撃（BRUSLEATTACK: A Query-Efficient Score-Based Black-Box Sparse Adversarial Attack）
田中専務拓海先生、最近部下が『スパース敵対的攻撃』って言い出して、会議で焦っているんです。要するに何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！短く言うと、この研究は『より少ない操作で画像の一部だけを変えてAIを誤認識させる手法』を、外からスコアだけ見て効率的に見つける
量子カーネル法における敵対的学習（Quantum Adversarial Learning for Kernel Methods）
田中専務拓海先生、最近「量子」を使ったAIの話が出てきて部下から説明を受けたのですが、正直何が従来と違うのかよくわかりません。今回の論文はどこがポイントなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は量子カーネル法（Quantum Kernel Methods、QKM）
1近傍分類器と敵対的訓練の比較（On Adversarial Training And The 1 Nearest Neighbor Classifier）
田中専務拓海先生、最近「敵対的攻撃」とか「TRADES」とか聞くんですが、正直よく分かりません。ウチみたいな会社に関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。まず要点は三つです。敵対的攻撃は「小さな変化でAIの判断を誤らせる手法」、TRAD
予測と帰属の感度分析による攻撃非依存の教師なし敵対的検出（PASA: Attack Agnostic Unsupervised Adversarial Detection using Prediction & Attribution Sensitivity Analysis）
田中専務拓海先生、最近部下から『モデルに小さなノイズを入れると挙動が違うサンプルが攻撃かもしれません』と言われたのですが、正直ピンと来ません。これって本当に実用になるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今回の論文はまさにその直感を実用化するものなんですよ。一緒に