論文の概要: Diversity can be Transferred: Output Diversification for White- and Black-box Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06878v3
• Date: Fri, 30 Oct 2020 00:12:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:28:03.068289
• Title: Diversity can be Transferred: Output Diversification for White- and Black-box Attacks
• Title（参考訳）: 多様性: ホワイトボックスとブラックボックス攻撃のアウトプット多様化
• Authors: Yusuke Tashiro, Yang Song, Stefano Ermon
• Abstract要約: アドリア攻撃は、例えば最適化ベースのホワイトボックス攻撃を初期化したり、ブラックボックス攻撃で更新方向を生成するために、均一あるいはガウス分布から引き出された入力のランダムな摂動を伴うことが多い。 本稿では,対象モデルの出力の多様性を最大化するための新しいサンプリング手法である出力分散サンプリング(ODS)を提案する。 ODSは、既存のホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃のパフォーマンスを大幅に改善する。 特に、ODSはImageNetに対する最先端のブラックボックス攻撃に必要なクエリ数を2倍に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.92353493977173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks often involve random perturbations of the inputs drawn from uniform or Gaussian distributions, e.g., to initialize optimization-based white-box attacks or generate update directions in black-box attacks. These simple perturbations, however, could be sub-optimal as they are agnostic to the model being attacked. To improve the efficiency of these attacks, we propose Output Diversified Sampling (ODS), a novel sampling strategy that attempts to maximize diversity in the target model's outputs among the generated samples. While ODS is a gradient-based strategy, the diversity offered by ODS is transferable and can be helpful for both white-box and black-box attacks via surrogate models. Empirically, we demonstrate that ODS significantly improves the performance of existing white-box and black-box attacks. In particular, ODS reduces the number of queries needed for state-of-the-art black-box attacks on ImageNet by a factor of two.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃は、例えば最適化ベースのホワイトボックス攻撃を初期化したり、ブラックボックス攻撃で更新方向を生成するために、均一あるいはガウス分布から引き出された入力のランダムな摂動を伴うことが多い。 しかし、これらの単純な摂動は、攻撃されるモデルに非依存であるため、準最適である可能性がある。 これらの攻撃の効率を向上させるために,本研究では,対象モデルの出力の多様性を最大化するための新しいサンプリング手法である出力拡散サンプリング(ODS)を提案する。 ODSは勾配に基づく戦略であるが、ODSが提供する多様性は転送可能であり、代理モデルによるホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃の両方に役立つ。 経験的に、ODSは既存のホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃の性能を大幅に改善することを示した。 特に、ODSはImageNetに対する最先端のブラックボックス攻撃に必要なクエリ数を2倍に削減する。

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