Stealthy Porn: Understanding Real-World Adversarial Images for Illicit Online Promotion

[upura]

どんなもの？

アダルトサイトの広告画像の世界で adversarial example が使われているという話 from S&P19。
画像を見た人にはそれと認識できる（つまり広告として有効である）が、アダルトコンテンツ検知から逃れられるよう画像を加工するというもの（まだ概要を斜め読みしただけ）。https://t.co/jE8SqUpisH

— Tatsuya Mori (@valdzone) January 10, 2019

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論文リンク

• https://www.computer.org/csdl/proceedings/sp/2019/6660/00/666000a530-abs.html
• https://csdl.computer.org/csdl/proceedings/sp/2019/6660/00/666000a530.pdf

著者/所属機関

• Kan Yuan , Indiana University Bloomington
• Di Tang , Chinese University of Hong Kong
• Xiaojing Liao , Indiana University Bloomington
• XiaoFeng Wang , Indiana University Bloomington
• Xuan Feng , Indiana University Bloomington/Chinese Academy of Sciences
• Yi Chen , Indiana University Bloomington/Chinese Academy of Sciences
• Menghan Sun , Chinese University of Hong Kong
• Haoran Lu , Indiana University Bloomington
• Kehuan Zhang , Chinese University of Hong Kong

媒体

• 2019 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) (2019)
• San Fransisco, CA, US
• May 20, 2019 to May 22, 2019
• ISSN: CFP19020-ART
• ISBN: 978-1-5386-6660-9
• pp: 530-544

投稿日付

• May 20, 2019 to May 22, 2019

先行研究と比べてどこがすごい？

技術や手法のキモはどこ？

どうやって有効だと検証した？

議論はある？

次に読むべき論文は？