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機械学習を用いたフォグ環境の異常検知効率の考察 Consideration of the efficiency of anomaly detection in fog computing using machine learning 〇牧野俊太郎(東洋大学), 岡田怜士(東洋大学), 満永拓邦(東洋大学) Intel SGXによる安全で高速なDNN推論の実装方式 Secure and Efficient DNN Inference with Intel SGX 〇藤原啓成(株式会社 日立製作所), 佐藤尚宜(株式会社 日立製作所) 産業分野では画像認識DNNの活用機運が高まっているが，クラウドサーバ上で処理を完結するには機密情報や個人情報などセキュリティの制約があり，機密情報を用いたDNN利活用の多くはオンプレミス環境に留まっている．一方で，リソース・運用・保守・納期の観点からクラウド環境で行うことも不可欠である．本研究では，クラウドサーバを利用するDNN推論を行う際の機密情報の漏洩リスクに対し，Intel SGXによりDNN推論におけるデータ処理部分をセキュア化し，かつIntel SGXの制約による性能低下を軽減する実装方式の提案および評価を行った。性能評価の結果，提案方式によりTensorFlowを用いたDNN推論のセキュア化を約2.3倍の性能オーバヘッドで実現する見通しを得たので報告する． 勾配系の説明付きモデルに対するデータフリーモデル抽出攻撃 Data-Free Model Extraction Attacks against Gradients-Based Explainable AI ◎三浦尭之(NTT社会情報研究所 / 大阪大学), 芝原俊樹(NTT社会情報研究所), 矢内直人(大阪大学), マジカルプリンセス アニメ. 近年，深層学習をはじめとする機械学習の発展にともなって，訓練済みモデルをその入出力から復元してしまうモデル抽出攻撃の脅威に注目が集まっている．特に，攻撃者がクエリに用いる入力データを収集する代わりに，生成モデルを適応的に学習させて生成するデータフリー方式のモデル抽出攻撃が提案されている．さらに近年，説明可能なAIの出力する勾配情報を用いてデータフリー方式のモデル抽出攻撃が提案されている．しかし，この研究で検討している手法は，Vanilla Gradientというシンプルな説明に対しての攻撃であり，他の勾配系の説明には行われていなかった．本稿ではより広範な説明可能なAIへの攻撃可能性の検証として，被害者がSmoothGradによる説明を付けた場合の評価を行った．実験の結果，SmoothGradに対する攻撃は，正確な勾配を用いるVanilla Gradientに対するものよりは，効率精度は落ちるものの，説明を用いない従来手法よりは強力な攻撃になっていることが確かめられた． 部分観測マルコフ決定過程に基づいたニューラルエージェントを使用したペネトレーションテスト手法の提案 Proposal of a penetration testing method using neural agents based on partially observable markov decision process ◎米田智紀(情報セキュリティ大学院大学), 大塚玲(情報セキュリティ大学院大学) ペネトレーションテストは機器やシステムに対して様々な技術を駆使して侵入を試みることで,対象のセキュリティ上の脆弱性を検査する手法である.特に機械学習ベースの自律的ペネトレーションテスト技術は,offensive securityを実現する重要な手法になりうると目されている.中でも,訓練データを予め準備しなくても自律的に攻撃手法を獲得できる強化学習によるペネトレーションテスタが注目を集めている. 本研究では,従来から多くの提案があるマルコフ決定過程(MDP)に基づく強化学習モデル[2]ではなく,ペネトレーションテストの過程で得られるシステムレスポンスをニューラル自然言語処理技術により解釈して状態を推定しながら次の最適攻撃行動を推定する部分観測マルコフ決定過程に基づく強化学習モデルに注目している.2020年に発表されたLeDeepChef[1]は,テキストベースのダンジョンゲームであるTextworldを部分観測マルコフ決定過程(POMDP)に基づく強化学習で効率的にゴールを見いだすニューラルエージェントを提案している.本論文では,このニューラルエージェントをWindows/Linux等のOS環境に作用させ,エクスプロイトコマンドを行動集合に持たせることで,実システムのペネトレーションテストへの適用可能性を評価した. ビザンチンロバストな連合学習における学習モデル保護の基礎検討 Towards Trained Model Protection for Byzantine-Robust Federated Learning 〇中井 綱人(三菱電機株式会社), 鈴木 大輔(三菱電機株式会社), 藤野 毅(立命館大学) 連合学習(Federated Learning)は，サーバやクライアント間と学習データを共有することなく，共同でモデルを学習することができる技術である．連合学習は，学習データの代わりに，各クライアントで学習したモデル情報(クライアントモデル)を共有する．クライアントは，自身が保有するプライバシー情報や機密情報を含むデータを学習データとしてサーバへ提供する必要がないため，学習データのプライバシーや機密性に配慮した技術として注目されている．連合学習におけるクライアントモデルの共有には，主に，モデル情報保護とビザンチン耐性に関する2つのセキュリティ課題が指摘されている．先行研究では，モデル情報保護とビザンチン耐性の両立に着目した研究は少ない．本論文では，モデル情報保護とビザンチン耐性の両立を目指した方式について，基礎検討した結果を報告する． 本論文の寄与は，ビザンチンロバストな連合学習における学習モデル保護に向けて，基礎検討を踏まえた，TEEや準同型暗号を用いた方式の実現性や課題についての考察にある． 角膜鏡面ハイライトに基づくDeepFake画像検出について DeepFake Image Detections Based on Corneal Specular Highlight ◎清水 一樹(金沢大学), 満保 雅浩(金沢大学) 機械学習を用いた暗号プロトコルの安全性検証フレームワーク A Security Verification Framework of Cryptographic Protocols With Machine Learning 大野 乾太郎(NTT コンピュータ＆データサイエンス研究所), ◎中林 美郷(NTT 社会情報研究所) 電子指紋は機械学習の二段階攻撃に使えるか？ Evaluation with Fingerprints on Two-Stage Attacks for Machine Learning Models ◎岩花 一輝(大阪大学), 三浦 尭之(NTT社会情報研究所), 奥田 哲矢(NTT社会情報研究所), 矢内 直人(大阪大学) 機械学習モデルへの攻撃として攻撃者が推論結果を通じて得た抽出モデルに対し、学習データの復元や敵対的サンプルの生成を行う二段階攻撃が注目を集めている。本研究ではモデル抽出攻撃に対する二段階攻撃の脅威を洗い出すことを目的として、学習済みモデルの一意性を表すfingerprint を導入した評価指標に着目する。二段階攻撃に向けたモデル抽出攻撃の従来指標である忠実度と比べて、本手法 は抽出モデルによる二段階攻撃への影響を正確に反映できる。具体的に、Tramer らのモデル抽出攻撃 (Usenix Security 2016) とPapernot らのモデル抽出攻撃 (Asia CCS 2017) で実験した際、忠実度はいずれも高い数値が出たにもかかわらず、Tramer らの攻撃を踏み台にした二段階攻撃では失敗することも確認した。一方、本手法ではTramer らの攻撃のみ低い数値となり、二段階攻撃の実態と合致することが期待できる。 モデル抽出攻撃の定式化を通じた体系的な整理 Systematization of MEA via formalizations ◎小松みさき(株式会社東芝 研究開発センター), 花谷嘉一(株式会社東芝 研究開発センター) OP-TEEを用いた隔離AIハードウェアアクセラレーションの実装評価 Implementation and Evaluation of Isolated AI hardware acceleration with OP-TEE 〇中井綱人(三菱電機株式会社), 鈴木 大輔(三菱電機株式会社), 藤野 毅(立命館大学) 私のDefiペット クリプトコインを獲得するためのNFTベースのモンスターコレクションと進化ゲームです。 このゲームは、2021年XNUMX月にKardiaChainによってリリースされました。これは、最初の分散型で、自己最適化され、相互運用可能なブロックチェーンプラットフォームであると主張しています。 「DeFi」という用語は「分散型ファイナンス」に由来します。これは基本的に、銀行や証券会社などの集中型の組織に依存しない、ブロックチェーンベースのファイナンス形式です。 My DeFi Petを使用すると、自分の仮想ペットを収集、繁殖、進化、訓練、および戦うことができます。 かわいくてかわいいものから怖くて威圧的なものまで、さまざまなペットがさまざまな形やサイズで登場します。 Axie Infinityと同様に、PVPやPVEバトル、毎日のクエストの完了、ワールドボスイベントへの参加など、多くの勝利方法があります。 私のDeFiペットの主な暗号化はDPETトークンと呼ばれ、ゲームで使用される主な通貨でもあります。 全体として、My DeFiPetのゲームプレイとグラフィックスは本当にまともです。 グラフィックはDragonCityモバイルゲームと非常によく似ており、ゲームプレイ要素の一部を共有しています。 これはAxieInfinityの優れた代替ゲームであり、2022年初頭にメジャーアップデートを受け取る予定です。 クリプトポップ. このリストの立ち上げは クリプトポップ、キャンディークラッシュに似たビットコインゲーム。 再生するには、ビットコイン、リップル、モネロ、イーサなどの暗号通貨のグループをタップしてポップする必要があります。 XNUMX回のタップでポップするコインが多いほど、より多くのポイントを獲得できます。 もちろん、獲得するポイントが多ければ多いほど、より多くのお金を獲得できます。 目的は、ボード上にできるだけ少ないコインを置くことです。 プレイを開始する前に、ポイントを登録するために、ウォレットセクションにCoinbaseのメールアドレスを入力する必要があります。 Coinbaseアカウントをお持ちでない場合は、次のWebサイトにアクセスして無料でサインアップできます。 コインベースのウェブサイト. 現在、CryptoPopはEthereumとPopcoinをデジタルトークンとして提供しています。 しかし将来的には、ゲームはビットコインキャッシュ、ライトコイン、バイナンスコイン、ダッシュなど、他のいくつかの暗号通貨を追加する予定です。 十分なポイントがあれば、ウォレットセクションに移動して請求ボタンをタップすることで支払いを請求できます。 タウンスター. 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