論文の概要: Testing Robustness Against Unforeseen Adversaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1908.08016v4
• Date: Mon, 30 Oct 2023 14:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 05:30:05.284036
• Title: Testing Robustness Against Unforeseen Adversaries
• Title（参考訳）: 予期せぬ敵に対するロバスト性テスト
• Authors: Max Kaufmann, Daniel Kang, Yi Sun, Steven Basart, Xuwang Yin, Mantas Mazeika, Akul Arora, Adam Dziedzic, Franziska Boenisch, Tom Brown, Jacob Steinhardt, Dan Hendrycks
• Abstract要約: 対向ロバストネスの研究は主にL_p摂動に焦点を当てている。 現実世界のアプリケーションでは、開発者はシステムが直面するあらゆる攻撃や汚職にアクセスできる可能性は低い。 我々は、予期せぬ敵に対して、モデルロバスト性を評価するためのフレームワークであるImageNet-UAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.75108356391557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial robustness research primarily focuses on L_p perturbations, and most defenses are developed with identical training-time and test-time adversaries. However, in real-world applications developers are unlikely to have access to the full range of attacks or corruptions their system will face. Furthermore, worst-case inputs are likely to be diverse and need not be constrained to the L_p ball. To narrow in on this discrepancy between research and reality we introduce ImageNet-UA, a framework for evaluating model robustness against a range of unforeseen adversaries, including eighteen new non-L_p attacks. To perform well on ImageNet-UA, defenses must overcome a generalization gap and be robust to a diverse attacks not encountered during training. In extensive experiments, we find that existing robustness measures do not capture unforeseen robustness, that standard robustness techniques are beat by alternative training strategies, and that novel methods can improve unforeseen robustness. We present ImageNet-UA as a useful tool for the community for improving the worst-case behavior of machine learning systems.
• Abstract（参考訳）: adversarial robustness researchは主にl_p摂動に焦点を当てており、ほとんどの防御はトレーニングタイムとテストタイムの逆境で開発されている。 しかし、現実世界のアプリケーションでは、開発者はシステムが直面する攻撃や汚職の全範囲にアクセスできない。 さらに、最悪のケース入力は多様であり、L_pボールに制約される必要はない。 研究と現実のこの相違を狭めるために、新しい18の非L_p攻撃を含む、予期せぬ敵に対するモデルの堅牢性を評価するためのフレームワークであるImageNet-UAを導入する。 ImageNet-UAでうまく機能するためには、ディフェンスは一般化ギャップを克服し、トレーニング中に遭遇しない多様な攻撃に対して堅牢でなければならない。 大規模な実験では、既存のロバストネス対策が予期せぬロバストネスを捉えていないこと、標準ロバストネス技術が代替トレーニング戦略に勝っていること、新しい手法が予期せぬロバストネスを改善できることが判明した。 我々は,機械学習システムの最悪の動作を改善するためのコミュニティの有用なツールとして,ImageNet-UAを提案する。

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