これは離散空間で、この空間の上の最適化問題と見做して解いています。初期集団に対してその解候補となるような初期集団(値、ベクトル)がランダムに400個生成されます。各摂動は、5つの要素(x、y、R、G、B)を持つ集団上のタプルとしてエンコードされます。各反復でにより現在の母集団から400人の新しい子供が作成されます。子供たちは両親と競争しなければなりません、新しいサンプルが、親と比較して正しいカテゴリに対するニューラルネットワークの信頼性を低下させる場合、現在知られている最適解として、親はサンプル上の修正されたピクセルと置き換えられます。いった上記の3つのステップが数回繰り返されます。最後の反復において、正しいカテゴリーに対するニューラルネットワークの信頼性を最小にする対面サンプルが選択されます。正しいカテゴリの最終的な信頼度よりも高い信頼度のカテゴリが他にある場合は、攻撃が成功したことになります。確信度で以って惑わすことが可能であることを示しました。3つのピクセルを修正することを可能にすることによって、この割合は82%に増加することができます。Attackは、小さな拡散摂動を探すのではなく、たった1ピクセルの摂動に焦点を当てています。1ピクセルに対するこの脆弱性は今までとまったく異なるシナリオです。このような研究は、現在のDNNを理解するための重要な見解を提供してくれます。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。1ビジュアライズする世界。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。