論文の概要: RAID: Randomized Adversarial-Input Detection for Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02776v1
• Date: Fri, 7 Feb 2020 13:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 05:12:17.279092
• Title: RAID: Randomized Adversarial-Input Detection for Neural Networks
• Title（参考訳）: RAID:ニューラルネットワークのランダムな逆入力検出
• Authors: Hasan Ferit Eniser, Maria Christakis, Valentin W\"ustholz
• Abstract要約: 本稿では,2次分類器を訓練し,良性入力と逆性入力のニューロン活性化値の違いを識別する,逆性画像検出のための新しい手法であるRAIDを提案する。 RAIDは、一般的な6つの攻撃に対して評価すると、最先端技術よりも信頼性が高く、効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.37305608518763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, neural networks have become the default choice for image classification and many other learning tasks, even though they are vulnerable to so-called adversarial attacks. To increase their robustness against these attacks, there have emerged numerous detection mechanisms that aim to automatically determine if an input is adversarial. However, state-of-the-art detection mechanisms either rely on being tuned for each type of attack, or they do not generalize across different attack types. To alleviate these issues, we propose a novel technique for adversarial-image detection, RAID, that trains a secondary classifier to identify differences in neuron activation values between benign and adversarial inputs. Our technique is both more reliable and more effective than the state of the art when evaluated against six popular attacks. Moreover, a straightforward extension of RAID increases its robustness against detection-aware adversaries without affecting its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 近年、ニューラルネットワークは、いわゆる敵攻撃に弱いにもかかわらず、画像分類やその他の多くの学習タスクのデフォルトの選択肢となっている。 これらの攻撃に対するロバスト性を高めるために、入力が逆方向かどうかを自動的に判断する多くの検出メカニズムが出現している。 しかし、最先端検出メカニズムは、攻撃の種類ごとに調整されるか、異なる攻撃タイプに一般化しないかのどちらかである。 そこで本研究では,2次分類器を訓練し,良性入力と逆入力のニューロン活性化値の差を同定する新しい逆画像検出手法であるraidを提案する。 本手法は6つの攻撃に対して評価した場合, 信頼性が高く, 有効性が高い。 さらに、RAIDの直接的な拡張は、その効果に影響を与えることなく、検出に注意する敵に対する堅牢性を高める。

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