論文の概要: GraCIAS: Grassmannian of Corrupted Images for Adversarial Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02936v2
- Date: Thu, 7 May 2020 15:11:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 05:25:16.165559
- Title: GraCIAS: Grassmannian of Corrupted Images for Adversarial Security
- Title（参考訳）: GraCIAS: 敵の安全のために崩壊した画像のグラスマン派
- Authors: Ankita Shukla, Pavan Turaga and Saket Anand
- Abstract要約: 本研究では,入力画像のみにランダムな画像破損を適用する防衛戦略を提案する。
クリーン画像の投影作用素と逆摂動バージョンとの近接関係は、グラスマン空間上の測地線距離と行列フロベニウスノルムとの接点を通して展開する。
最先端のアプローチとは異なり、再訓練がなくても、提案した戦略はImageNetの防御精度を4.5%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.259219671110274
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Input transformation based defense strategies fall short in defending against
strong adversarial attacks. Some successful defenses adopt approaches that
either increase the randomness within the applied transformations, or make the
defense computationally intensive, making it substantially more challenging for
the attacker. However, it limits the applicability of such defenses as a
pre-processing step, similar to computationally heavy approaches that use
retraining and network modifications to achieve robustness to perturbations. In
this work, we propose a defense strategy that applies random image corruptions
to the input image alone, constructs a self-correlation based subspace followed
by a projection operation to suppress the adversarial perturbation. Due to its
simplicity, the proposed defense is computationally efficient as compared to
the state-of-the-art, and yet can withstand huge perturbations. Further, we
develop proximity relationships between the projection operator of a clean
image and of its adversarially perturbed version, via bounds relating geodesic
distance on the Grassmannian to matrix Frobenius norms. We empirically show
that our strategy is complementary to other weak defenses like JPEG compression
and can be seamlessly integrated with them to create a stronger defense. We
present extensive experiments on the ImageNet dataset across four different
models namely InceptionV3, ResNet50, VGG16 and MobileNet models with
perturbation magnitude set to {\epsilon} = 16. Unlike state-of-the-art
approaches, even without any retraining, the proposed strategy achieves an
absolute improvement of ~ 4.5% in defense accuracy on ImageNet.
- Abstract（参考訳）: 入力変換に基づく防御戦略は、強力な敵の攻撃に対する防御に不足している。
いくつかの防御は、適用された変換のランダム性を高めるか、防御を計算的に集中させるかのいずれかのアプローチを採用する。
しかし、リトレーニングやネットワーク修正を用いて摂動に対する堅牢性を達成する計算的に重いアプローチと同様に、前処理ステップとしてそのような防御の適用性を制限する。
本研究では,入力画像のみにランダムな画像破損を適用し,自己相関に基づく部分空間を構築し,投影操作を行い,対向的摂動を抑制する防衛戦略を提案する。
その単純さのため、提案された防御は最先端技術と比較して計算的に効率的であり、大きな摂動に耐えられる。
さらに, クリーン画像の投影演算子とその逆摂動バージョンとの近接関係を, グラスマン多様体上の測地線距離と行列フロベニウスノルムとの関係を境界として発展させる。
我々は、われわれの戦略がJPEG圧縮のような他の弱い防御と相補的なものであることを実証的に示す。
本稿では,4つの異なるモデル,inceptionv3,resnet50,vgg16,mobilenetモデルのイメージネットデータセットについて,摂動等級を"epsilon} = 16"に設定した広範な実験を行う。
最先端のアプローチとは異なり、再訓練がなくても、提案された戦略はimagenetの防御精度が約4.5%向上する。
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