Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECG-ATK-GAN: Robustness against Adversarial Attacks on ECG using Conditional Generative Adversarial Networks

論文の概要: ECG-ATK-GAN: Robustness against Adversarial Attacks on ECG using Conditional Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09983v1
Date: Sun, 17 Oct 2021 08:44:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-21 06:00:33.230294
Title: ECG-ATK-GAN: Robustness against Adversarial Attacks on ECG using Conditional Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: ECG-ATK-GAN:条件付き生成逆ネットワークを用いたECGの逆攻撃に対するロバスト性
Authors: Khondker Fariha Hossain, Sharif Amit Kamran, Xingjun Ma, Alireza Tavakkoli
Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ECG信号を誤分類できる敵攻撃に対して脆弱である。本稿では,敵の攻撃したECG信号に対して頑健な条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.833916980261368
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Recently deep learning has reached human-level performance in classifying arrhythmia from Electrocardiogram (ECG). However, deep neural networks (DNN) are vulnerable to adversarial attacks, which can misclassify ECG signals by decreasing the model's precision. Adversarial attacks are crafted perturbations injected in data that manifest the conventional DNN models to misclassify the correct class. Thus, safety concerns arise as it becomes challenging to establish the system's reliability, given that clinical applications require high levels of trust. To mitigate this problem and make DNN models more robust in clinical and real-life settings, we introduce a novel Conditional Generative Adversarial Network (GAN), robust against adversarial attacked ECG signals and retaining high accuracy. Furthermore, we compared it with other state-of-art models to detect cardiac abnormalities from indistinguishable adversarial attacked ECGs. The experiment confirms, our model is more robust against adversarial attacks compared to other architectures.
Abstract（参考訳）: 近年,心電図(ECG)による不整脈の分類において,深層学習は人間レベルに到達している。しかし、ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱であり、モデルの精度を下げることでECG信号を誤分類することができる。敵攻撃は、正しいクラスを誤分類するために従来のDNNモデルを示すデータに摂動を注入する。したがって、臨床応用には高い信頼度が必要であるため、システムの信頼性を確立することが困難になる。本稿では,この問題を緩和し,DNNモデルを臨床および実生活環境でより堅牢にするため,新しいコンディショナルジェネクティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(GAN)を導入し,敵のECG信号に対して堅牢であり,高精度に維持する。さらに,心電図から心臓異常を検出するため,他の最先端モデルと比較した。実験によると、我々のモデルは、他のアーキテクチャと比較して敵攻撃に対してより堅牢である。

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