| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2025-03-21 10:45
Defense Method Against Adversarial Example Attacks using Thermal Noise of a CMOS Image Sensor
○Yuki Rogi・Kota Yoshida・Tatsuya Oyama・Takeshi Fujino・Shunsuke Okura（Ritsumeikan Univ.） |
| 抄録 |
（和） |
With the rise of IoT technology, edge AI has become increasingly important, but it is vulnerable to adversarial example (AE) attacks. These attacks involve small, nearly invisible perturbations that can mislead convolutional neural networks (CNNs) into misclassifying images. One defense strategy is to introduce disturbance noise to input images to counter these attacks. However, this approach is less effective when the noise is predictable, such as when generated by arithmetic algorithms.
This paper proposes a novel defense method using unpredictable noise generated by thermal fluctuations from an image sensor. The thermal noise is integrated into the input images, and a post-processing method is employed to further enhance the defense. The method utilizes 5-bit disturbance noise generated from the image sensor to defend against AE attacks. To evaluate the randomness of the generated noise, the NIST 800-22 random number test was applied, and all items passed with high probability, confirming the high randomness of the noise. The proposed defense approach also demonstrated a 24% improvement in performance, indicating that unpredictable thermal noise and post-processing significantly enhance the effectiveness of defending against AE attacks on edge AI systems. |
| （英） |
With the rise of IoT technology, edge AI has become increasingly important, but it is vulnerable to adversarial example (AE) attacks. These attacks involve small, nearly invisible perturbations that can mislead convolutional neural networks (CNNs) into misclassifying images. One defense strategy is to introduce disturbance noise to input images to counter these attacks. However, this approach is less effective when the noise is predictable, such as when generated by arithmetic algorithms.
This paper proposes a novel defense method using unpredictable noise generated by thermal fluctuations from an image sensor. The thermal noise is integrated into the input images, and a post-processing method is employed to further enhance the defense. The method utilizes 5-bit disturbance noise generated from the image sensor to defend against AE attacks. To evaluate the randomness of the generated noise, the NIST 800-22 random number test was applied, and all items passed with high probability, confirming the high randomness of the noise. The proposed defense approach also demonstrated a 24% improvement in performance, indicating that unpredictable thermal noise and post-processing significantly enhance the effectiveness of defending against AE attacks on edge AI systems. |
| キーワード |
（和） |
CMOSイメージセンサ / IoT / エッジAI / ハードウェアセキュリティ / 画像認識 / 真正乱数 / / |
| （英） |
CMOS image sensors / IoT / edge AI / hardware security / Image recognition / true random numbers / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 49, no. 13, IST2025-10, pp. 5-6, 2025年3月. |
| 資料番号 |
IST2025-10 |
| 発行日 |
2025-03-14 (IST) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IST |
| 開催期間 |
2025-03-21 - 2025-03-21 |
| 開催地（和） |
機械振興会館 |
| 開催地（英） |
Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） |
固体撮像技術および一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IST |
| 会議コード |
2025-03-IST |
| 本文の言語 |
英語 |
| タイトル（和） |
|
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Defense Method Against Adversarial Example Attacks using Thermal Noise of a CMOS Image Sensor |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
CMOSイメージセンサ / CMOS image sensors |
| キーワード(2)（和/英） |
IoT / IoT |
| キーワード(3)（和/英） |
エッジAI / edge AI |
| キーワード(4)（和/英） |
ハードウェアセキュリティ / hardware security |
| キーワード(5)（和/英） |
画像認識 / Image recognition |
| キーワード(6)（和/英） |
真正乱数 / true random numbers |
| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
/ |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
櫓木 悠生 / Yuki Rogi / ロギ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
吉田 康太 / Kota Yoshida / ヨシダ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大山 達哉 / Tatsuya Oyama / オオヤマ タツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
藤野 毅 / Takeshi Fujino / フジノ タケシ |
| 第4著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大倉 俊介 / Shunsuke Okura / オオクラ シュンスケ |
| 第5著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 所属（和/英） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第21著者 所属（和/英） |
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| 第23著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第24著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第25著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第26著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第27著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第29著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第32著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第33著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2025-03-21 10:45:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
IST |
| 資料番号 |
IST2025-10 |
| 巻番号（vol） |
vol.49 |
| 号番号（no） |
no.13 |
| ページ範囲 |
pp.5-6 |
| ページ数 |
2 |
| 発行日 |
2025-03-14 (IST) |
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