論文の概要: Perturbing Across the Feature Hierarchy to Improve Standard and Strict Blackbox Attack Transferability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14861v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 16:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:27:32.914286
• Title: Perturbing Across the Feature Hierarchy to Improve Standard and Strict Blackbox Attack Transferability
• Title（参考訳）: 特徴階層全体の摂動による標準および厳格なブラックボックス攻撃伝達性の向上
• Authors: Nathan Inkawhich, Kevin J Liang, Binghui Wang, Matthew Inkawhich, Lawrence Carin and Yiran Chen
• Abstract要約: 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)画像分類器の領域におけるブラックボックス転送に基づく敵攻撃脅威モデルを検討する。 我々は,多層摂動が可能なフレキシブルアタックフレームワークを設計し,最先端のターゲット転送性能を示す。 提案手法が既存の攻撃戦略より優れている理由を解析し,ブラックボックスモデルに対する限られたクエリが許された場合に,メソッドの拡張を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.91186458516941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the blackbox transfer-based targeted adversarial attack threat model in the realm of deep neural network (DNN) image classifiers. Rather than focusing on crossing decision boundaries at the output layer of the source model, our method perturbs representations throughout the extracted feature hierarchy to resemble other classes. We design a flexible attack framework that allows for multi-layer perturbations and demonstrates state-of-the-art targeted transfer performance between ImageNet DNNs. We also show the superiority of our feature space methods under a relaxation of the common assumption that the source and target models are trained on the same dataset and label space, in some instances achieving a $10\times$ increase in targeted success rate relative to other blackbox transfer methods. Finally, we analyze why the proposed methods outperform existing attack strategies and show an extension of the method in the case when limited queries to the blackbox model are allowed.
• Abstract（参考訳）: 我々は,deep neural network (dnn) 画像分類器の領域におけるblackbox transfer-based target adversarial attack threatモデルについて考察する。 ソースモデルの出力層における決定境界の交差に焦点をあてるのではなく、抽出した特徴階層全体の表現を他のクラスに類似させる。 我々は,多層摂動が可能なフレキシブルアタックフレームワークを設計し,ImageNet DNN間の最先端のターゲット転送性能を示す。 また、ソースモデルとターゲットモデルが同じデータセットとラベル空間でトレーニングされているという一般的な仮定の緩和の下で、我々の機能空間メソッドの優位性を示す。 最後に,提案手法が既存の攻撃戦略に勝る理由を分析し,ブラックボックスモデルへの限定クエリが許可された場合のメソッドの拡張を示す。

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