人工知能分野で最も権威があり、学術的に影響力のある会議の1つであるIEEE / CVF国際コンピュータービジョンおよびパターン認識会議（CVPR）が、2025年6月11日から6月15日まで米国テネシー州で開催されます。

この名誉あるイベントでは、第5回敵対的機械学習ワークショップが、北京航空航天大学、中関村実験室、南洋理工大学など、世界的に著名な学術機関の共催で開催されます。「ベースモデル + X 」をテーマとした本ワークショップは、ベースモデル（FM）とそのドメイン特化型アプリケーション（XFM）の堅牢性に関する課題を深く探求することを目的としています。

テーマの焦点: 基本モデル + X

強力な生成能力を持つベースモデル（FM）は、コンピュータービジョンを含む複数の分野に革命をもたらしました。これを基に、自動運転FMや医療FMといったドメイン固有ベースモデル（XFM）は、厳選されたデータセットを用いた学習とタスク固有のアーキテクチャ変更を通じて、それぞれのドメインにおける特殊なタスクに対するパフォーマンスをさらに向上させてきました。しかし、XFMの普及に伴い、敵対的攻撃に対する脆弱性がますます明らかになっています。これらの攻撃は、モデルが入力画像やプロンプトを誤分類したり、敵対者が望む出力を生成したりする可能性があり、自動運転や医療診断といった安全性が極めて重要なアプリケーションにとって重大な脅威となっています。

論文募集

このワークショップでは、以下のトピックに関連する（ただしこれらに限定されない）論文の投稿を心より募集し、最優秀ワークショップ論文賞を授与します。

• Xドメイン固有の基礎モデルの堅牢性
• コンピュータービジョンタスクに対する敵対的攻撃
• ディープラーニングシステムの堅牢性の向上
• モデルの堅牢性、特に基礎モデルの解釈と理解
• 社会貢献のための敵対的攻撃
• 基礎モデルの堅牢性を評価できるデータセットとベンチマーク

重要な日付

論文提出開始: 2025 年 2 月 1 日、要旨提出期限: 2025 年 3 月 15 日、論文提出期限: 2025 年 3 月 20 日、採択通知: 2025 年 3 月 31 日、最終版提出: 2025 年 4 月 7 日。

講演者

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チームの編成

プログラム委員会

競争

さらに、このワークショップでは、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の基盤モデルに対する敵対的攻撃に焦点を当てたコンペティションを開催します。このコンテストは「レッドチーム」の視点から、世界中の開発者、研究者、そして愛好家の皆様に、MLLMが有害、不適切、あるいは違法なコンテンツを生成するきっかけとなる画像とテキストのペアを設計・提出していただきます。このプロセスを通じて、MLLMの脆弱性を明らかにし、セキュリティ技術の革新を促進し、将来のモデル開発に向けた重要な方向性を示すことを期待しています。

コンテストは予選ラウンドと準決勝ラウンドの2段階に分かれています。予選ラウンドでは、主催者はリスクレベルの異なる複数のカテゴリーの有害テキストクエリを提供します。参加者は、MLLMアルゴリズムからセキュリティリスク出力を誘導するために、対応する敵対的なテキストと画像のペアを設計する必要があります。準決勝ラウンドでは、主催者は予選ラウンドと同じ目的を持ちながら、リスクレベルの異なる複数のより難易度の高いカテゴリーの有害テキストクエリを提供します。最終的には、準決勝ラウンドにおけるテキストと画像のペア攻撃の成功率に基づいて優勝チームが決定されます。

コンテストの詳細は後日、ワークショップのウェブサイトで発表いたします。世界中の研究者の皆様、ぜひフォローしてご参加ください！

チャレンジチェア:

コンテスト主催者および共催者：

第5回CVPR敵対的機械学習ワークショップ
https://cvpr25-advml.github.io/

論文提出ポータル: https://openreview.net/group?...