論文の概要: Black-Box Certification with Randomized Smoothing: A Functional Optimization Based Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09169v2
• Date: Tue, 20 Oct 2020 08:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 01:00:28.808938
• Title: Black-Box Certification with Randomized Smoothing: A Functional Optimization Based Framework
• Title（参考訳）: ランダムな平滑化によるブラックボックス認証:機能最適化に基づくフレームワーク
• Authors: Dinghuai Zhang, Mao Ye, Chengyue Gong, Zhanxing Zhu, Qiang Liu
• Abstract要約: 本稿では,非ガウス雑音とより一般的な攻撃に対する対向的認証の一般的な枠組みを提案する。 提案手法は,従来の手法よりも優れた認証結果を得るとともに,ランダム化スムーズな認証の新たな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.981406394238434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized classifiers have been shown to provide a promising approach for achieving certified robustness against adversarial attacks in deep learning. However, most existing methods only leverage Gaussian smoothing noise and only work for $\ell_2$ perturbation. We propose a general framework of adversarial certification with non-Gaussian noise and for more general types of attacks, from a unified functional optimization perspective. Our new framework allows us to identify a key trade-off between accuracy and robustness via designing smoothing distributions, helping to design new families of non-Gaussian smoothing distributions that work more efficiently for different $\ell_p$ settings, including $\ell_1$, $\ell_2$ and $\ell_\infty$ attacks. Our proposed methods achieve better certification results than previous works and provide a new perspective on randomized smoothing certification.
• Abstract（参考訳）: ランダム化分類器は、ディープラーニングにおける敵対的攻撃に対して確固たる堅牢性を達成するための有望なアプローチを提供する。 しかし、既存のほとんどの手法はガウス滑らか化ノイズのみを利用し、$\ell_2$摂動に対してのみ機能する。 非ガウス雑音とより一般的な攻撃に対して、統一された機能最適化の観点から、敵対的認証の一般的な枠組みを提案する。 我々の新しいフレームワークは、スムーズな分布を設計することで、正確性とロバスト性の間の重要なトレードオフを識別し、より効率的に$\ell_p$の設定で機能する非ガウス的なスムーズな分布の新しいファミリーを設計するのに役立ちます。 提案手法は,従来の手法よりも優れた認証結果を得るとともに,ランダム化スムース化認証の新しい視点を提供する。

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