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Adversarial Attack

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FACTUAL: コントラスト学習に基づく頑健なSAR画像分類のための新フレームワーク（FACTUAL: A Novel Framework for Contrastive Learning Based Robust SAR Image Classification）

田中専務拓海先生、最近部下からSAR画像に関するAIが攻撃に弱いと聞きまして、我々の現場でも対策が必要かどうか困っております。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！大丈夫です、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、この論文は「現実的に起こり得る攻撃

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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

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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

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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

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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

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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）

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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

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蒸留とプルーニングによる無線分類器の敵対的堅牢性（Adversarial Robustness of Distilled and Pruned Deep Learning-based Wireless Classifiers）

田中専務拓海先生、最近部下から「無線通信にAIを入れて自動で変調を判別すると効率が良い」と言われまして。ただ、セキュリティ面で脆弱だと聞いて不安なんです。要するに、攻撃されると全然使い物にならなくなるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を分かりやすく整理しますよ

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拡散で敵対的防御に挑む（Struggle with Adversarial Defense? Try Diffusion）

田中専務拓海さん、最近うちの若手から「拡散モデルを使った防御がいいらしい」と言われて困っているんです。要するに何が新しいんでしょうか。現場に導入できるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。ざっくり言えば、今回の論文は拡散モデル（Diffus

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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

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