論文の概要: Deflecting Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07405v1
• Date: Tue, 18 Feb 2020 06:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:08:05.963174
• Title: Deflecting Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 敵攻撃の防御
• Authors: Yao Qin, Nicholas Frosst, Colin Raffel, Garrison Cottrell and Geoffrey Hinton
• Abstract要約: 我々は、攻撃者が攻撃対象クラスに似た入力を生成することによって、敵攻撃を「防御」するこのサイクルを終わらせる新しいアプローチを提案する。 本稿ではまず,3つの検出機構を組み合わせたカプセルネットワークに基づくより強力な防御手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.85315681223702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been an ongoing cycle where stronger defenses against adversarial attacks are subsequently broken by a more advanced defense-aware attack. We present a new approach towards ending this cycle where we "deflect'' adversarial attacks by causing the attacker to produce an input that semantically resembles the attack's target class. To this end, we first propose a stronger defense based on Capsule Networks that combines three detection mechanisms to achieve state-of-the-art detection performance on both standard and defense-aware attacks. We then show that undetected attacks against our defense often perceptually resemble the adversarial target class by performing a human study where participants are asked to label images produced by the attack. These attack images can no longer be called "adversarial'' because our network classifies them the same way as humans do.
• Abstract（参考訳）: 敵の攻撃に対する強力な防衛がその後、より先進的な防衛対応攻撃によって破壊されるサイクルが進行中である。 We present a new approach towards ending this cycle where we "deflect'' adversarial attacks by causing the attacker to produce an input that semantically resembles the attack's target class. To this end, we first propose a stronger defense based on Capsule Networks that combines three detection mechanisms to achieve state-of-the-art detection performance on both standard and defense-aware attacks. We then show that undetected attacks against our defense often perceptually resemble the adversarial target class by performing a human study where participants are asked to label images produced by the attack. These attack images can no longer be called "adversarial'' because our network classifies them the same way as humans do.

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