論文の概要: Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects
of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10399v2
- Date: Thu, 23 Jul 2020 21:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 23:21:37.729901
- Title: Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects
of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations
- Title（参考訳）: ディープスパイクニューラルネットワークの固有逆ロバスト性:離散入力エンコーディングと非線形アクティベーションの影響
- Authors: Saima Sharmin, Nitin Rathi, Priyadarshini Panda and Kaushik Roy
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、敵対的攻撃に対する固有の堅牢性の候補である。
本研究では、勾配に基づく攻撃によるSNNの対向精度が、非スパイク攻撃よりも高いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.092733355328251
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the recent quest for trustworthy neural networks, we present Spiking
Neural Network (SNN) as a potential candidate for inherent robustness against
adversarial attacks. In this work, we demonstrate that adversarial accuracy of
SNNs under gradient-based attacks is higher than their non-spiking counterparts
for CIFAR datasets on deep VGG and ResNet architectures, particularly in
blackbox attack scenario. We attribute this robustness to two fundamental
characteristics of SNNs and analyze their effects. First, we exhibit that input
discretization introduced by the Poisson encoder improves adversarial
robustness with reduced number of timesteps. Second, we quantify the amount of
adversarial accuracy with increased leak rate in Leaky-Integrate-Fire (LIF)
neurons. Our results suggest that SNNs trained with LIF neurons and smaller
number of timesteps are more robust than the ones with IF (Integrate-Fire)
neurons and larger number of timesteps. Also we overcome the bottleneck of
creating gradient-based adversarial inputs in temporal domain by proposing a
technique for crafting attacks from SNN
- Abstract（参考訳）: 最近、信頼できるニューラルネットワークの探求において、敵対的攻撃に対する本質的な堅牢性の候補としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
本研究では,特にブラックボックス攻撃シナリオにおいて,勾配に基づく攻撃下でのsnsの競合精度が,ディープvggおよびresnetアーキテクチャ上のcifarデータセットに対する非スパイク攻撃よりも高いことを実証する。
この頑健さをsnsの2つの基本的な特性に分類し,その効果を分析した。
まず,Poissonエンコーダが導入した入力離散化により,時間ステップの削減による対向ロバスト性が向上することを示す。
第2に,リーク積分火炎(lif)ニューロンのリーク率を増加させることで,敵の精度を定量化する。
以上の結果より, LIFニューロンで訓練したSNNと, IF(Integrate-Fire)ニューロンで訓練したSNNの方が, より堅牢であることがわかった。
また,snnからの攻撃手法を提案することで,時間領域における勾配に基づく逆入力生成のボトルネックを克服する。
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