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公开(公告)号：CN116821908A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310810821.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 株式会社野村综合研究所
Inventor： 田垄照博
Abstract: 请求者装置(12)将检测对象数据登记在文件服务器(18)中。用于检测检测对象数据是否合法且由检测者进行操作的检测者装置(14)从文件服务器(18)中获取请求者装置(12)所登记的检测对象数据，并且将检测结果数据的检测结果登记在区块链网络(22)中。浏览者装置(16)从区块链网络(22)中获取检测者装置(14)所登记的检测结果，并且基于此检测结果执行数据处理。
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公开(公告)号：CN110462619B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201880021436.5
申请日：2018-04-03
Applicant: 株式会社野村综合研究所
Inventor： 田垄照博
Abstract: 请求者装置(12)将检测对象数据登记在文件服务器(18)中。用于检测检测对象数据是否合法且由检测者进行操作的检测者装置(14)从文件服务器(18)中获取请求者装置(12)所登记的检测对象数据，并且将检测结果数据的检测结果登记在区块链网络(22)中。浏览者装置(16)从区块链网络(22)中获取检测者装置(14)所登记的检测结果，并且基于此检测结果执行数据处理。
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公开(公告)号：CN116935089A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210874974.7
申请日：2022-07-25
Applicant: 株式会社野村综合研究所
Inventor： 田垄照博
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/16 , G06T1/20 , G06N3/094 , G06N3/063
Abstract: 本发明的信息处理装置，能够生成能够预测在使用对抗训练时满足特定的鲁棒性的深度神经网络，其包括1个以上的处理器和存储有1个以上的程序的存储器，在1个以上的程序被1个以上的处理器执行时，使信息处理装置执行下述步骤：获取关于对抗训练的特性的用户设定，执行对抗训练，对抗训练使用包括对抗样本和表示原始的分类类别的正确答案数据的学习数据以及用户设定来使神经网络进行学习，对抗训练使在输入了对抗样本的情况下输出误分类类别的神经网络进行学习，以在输入了对抗样本的情况下输出原始的分类类别，执行形式验证算法，来判断在使用通过对抗训练进行学习得到的权重系数的神经网络中在特定数据的规定的噪声范围内不存在对抗样本。
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公开(公告)号：CN110462619A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201880021436.5
申请日：2018-04-03
Applicant: 株式会社野村综合研究所
Inventor： 田垄照博
Abstract: 请求者装置(12)将检测对象数据登记在文件服务器(18)中。用于检测检测对象数据是否合法且由检测者进行操作的检测者装置(14)从文件服务器(18)中获取请求者装置(12)所登记的检测对象数据，并且将检测结果数据的检测结果登记在区块链网络(22)中。浏览者装置(16)从区块链网络(22)中获取检测者装置(14)所登记的检测结果，并且基于此检测结果执行数据处理。
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