Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Attacks on Deep Learning Systems for User Identification based on Motion Sensors

論文の概要: Adversarial Attacks on Deep Learning Systems for User Identification based on Motion Sensors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01109v2
Date: Thu, 5 Nov 2020 20:11:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 18:52:30.938385
Title: Adversarial Attacks on Deep Learning Systems for User Identification based on Motion Sensors
Title（参考訳）: モーションセンサを用いたユーザ識別のための深層学習システムの逆攻撃
Authors: Cezara Benegui, Radu Tudor Ionescu
Abstract要約: 本研究では,モーションセンサ信号に基づく明示的認証のための深層学習手法に焦点を当てた。このシナリオでは、攻撃者は不正アクセスを得るために敵の例を作ることができる。私たちの知る限りでは、機械学習モデルに対する敵攻撃の影響の定量化を目的とした最初の研究である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.182791316595576
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For the time being, mobile devices employ implicit authentication mechanisms, namely, unlock patterns, PINs or biometric-based systems such as fingerprint or face recognition. While these systems are prone to well-known attacks, the introduction of an explicit and unobtrusive authentication layer can greatly enhance security. In this study, we focus on deep learning methods for explicit authentication based on motion sensor signals. In this scenario, attackers could craft adversarial examples with the aim of gaining unauthorized access and even restraining a legitimate user to access his mobile device. To our knowledge, this is the first study that aims at quantifying the impact of adversarial attacks on machine learning models used for user identification based on motion sensors. To accomplish our goal, we study multiple methods for generating adversarial examples. We propose three research questions regarding the impact and the universality of adversarial examples, conducting relevant experiments in order to answer our research questions. Our empirical results demonstrate that certain adversarial example generation methods are specific to the attacked classification model, while others tend to be generic. We thus conclude that deep neural networks trained for user identification tasks based on motion sensors are subject to a high percentage of misclassification when given adversarial input.
Abstract（参考訳）: 当面モバイルデバイスは、アンロックパターン、ピン、指紋や顔認識などの生体認証システムといった暗黙の認証機構を採用している。これらのシステムはよく知られた攻撃の傾向にあるが、明示的で控えめな認証層の導入は、セキュリティを大幅に強化する可能性がある。本研究では,モーションセンサ信号に基づく明示的認証のための深層学習手法に着目した。このシナリオでは、攻撃者は不正なアクセスを取得し、正統なユーザーがモバイルデバイスにアクセスすることを抑えるために敵の例を作ることができる。我々の知る限り、この研究は、モーションセンサーに基づくユーザ識別に使用される機械学習モデルに対する敵攻撃の影響を定量化する最初の研究である。目的を達成するために, 逆例生成のための複数の手法について検討した。本研究は,敵対的事例の影響と普遍性に関する3つの研究課題を提案し,研究課題に答えるため,関連する実験を実施している。実験結果から,攻撃された分類モデルに特定の逆例生成法があるのに対し,他の手法は汎用的であることが示された。したがって,動きセンサに基づくユーザ識別タスク用に訓練された深層ニューラルネットワークは,与えられた逆入力に対して高い誤分類を受けることになる。

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