論文の概要: Evaluating Ensemble Robustness Against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05750v1
• Date: Tue, 12 May 2020 13:20:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:23:53.771122
• Title: Evaluating Ensemble Robustness Against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 敵攻撃に対するアンサンブルロバスト性の評価
• Authors: George Adam and Romain Speciel
• Abstract要約: ニューラルネットワークを騙す目的で生成されるわずかな摂動入力である逆例は、モデル間で転送されることが知られている。 この転送可能性の概念は、ブラックボックスの設定でモデルを攻撃する可能性につながるため、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。 我々は、アンサンブルの構成モデルが効果的に協調して、アンサンブル自体を対象とする対角的例の空間を減らし、グラデーションに基づく尺度を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples, which are slightly perturbed inputs generated with the aim of fooling a neural network, are known to transfer between models; adversaries which are effective on one model will often fool another. This concept of transferability poses grave security concerns as it leads to the possibility of attacking models in a black box setting, during which the internal parameters of the target model are unknown. In this paper, we seek to analyze and minimize the transferability of adversaries between models within an ensemble. To this end, we introduce a gradient based measure of how effectively an ensemble's constituent models collaborate to reduce the space of adversarial examples targeting the ensemble itself. Furthermore, we demonstrate that this measure can be utilized during training as to increase an ensemble's robustness to adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを騙す目的で生成されるわずかに摂動された入力である敵の例は、モデル間で転送されることが知られている。 この転送可能性の概念は、ターゲットモデルの内部パラメータが不明なブラックボックス設定でモデルを攻撃する可能性につながるため、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。 本稿では,アンサンブル内のモデル間の敵の移動可能性を分析し,最小化する。 そこで本研究では,アンサンブルの構成モデルを効果的に組み合わせることで,アンサンブル自体を対象とする対角的例の空間を小さくする手法を提案する。 さらに,本手法を訓練中に有効に利用することにより,対角的事例に対するアンサンブルの堅牢性を高めることができることを示す。

関連論文リスト

• JAB: Joint Adversarial Prompting and Belief Augmentation [81.39548637776365]
  我々は,ブラックボックスターゲットモデルの強靭性を,敵対的プロンプトと信念の増大を通じて探索し,改善する共同枠組みを導入する。 このフレームワークは、自動的なレッド・チームリング手法を用いてターゲットモデルを探索し、信念強化器を用いて目標モデルの命令を生成し、敵のプローブに対するロバスト性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T00:35:54Z)
• Improving Adversarial Robustness to Sensitivity and Invariance Attacks with Deep Metric Learning [80.21709045433096]
  対向ロバスト性の標準的な方法は、サンプルを最小に摂動させることによって作られたサンプルに対して防御する枠組みを仮定する。 距離学習を用いて、最適輸送問題として逆正則化をフレーム化する。 予備的な結果から, 変分摂動の規則化は, 変分防御と敏感防御の両方を改善することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T13:54:02Z)
• Resisting Adversarial Attacks in Deep Neural Networks using Diverse Decision Boundaries [12.312877365123267]
  深層学習システムは、人間の目には認識できないが、モデルが誤分類される可能性がある、人工的な敵の例に弱い。 我々は,オリジナルモデルに対する多様な決定境界を持つディフェンダーモデルを構築するための,アンサンブルに基づく新しいソリューションを開発した。 我々は、MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100といった標準画像分類データセットを用いて、最先端の敵攻撃に対する広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T08:19:26Z)
• Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boosting the Adversarial Transferability [20.255708227671573]
  ブラックボックスの敵攻撃は、あるモデルから別のモデルに転送することができる。 本研究では,分散縮小アンサンブル攻撃と呼ばれる新しいアンサンブル攻撃法を提案する。 実験結果から,提案手法は既存のアンサンブル攻撃を著しく上回り,対向移動性を向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T06:33:27Z)
• Training Meta-Surrogate Model for Transferable Adversarial Attack [98.13178217557193]
  クエリーを許可しない場合、ブラックボックスモデルに対する逆攻撃を考える。 この設定では、多くの手法が代理モデルを直接攻撃し、得られた敵の例をターゲットモデルを騙すために転送する。 メタサロゲートモデル(Meta-Surrogate Model:MSM)は,このモデルに対する攻撃が,他のモデルに容易に転送できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-05T03:27:46Z)
• Improving White-box Robustness of Pre-processing Defenses via Joint Adversarial Training [106.34722726264522]
  対向騒音の干渉を軽減するため,様々な対向防御技術が提案されている。 プレプロセス法は、ロバストネス劣化効果に悩まされることがある。 この負の効果の潜在的な原因は、敵の訓練例が静的であり、前処理モデルとは独立していることである。 本稿では,JATP(Joint Adversarial Training Based Pre-processing)防衛法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T01:45:32Z)
• "What's in the box?!": Deflecting Adversarial Attacks by Randomly Deploying Adversarially-Disjoint Models [71.91835408379602]
  敵の例は長い間、機械学習モデルに対する真の脅威と考えられてきた。 我々は、従来のホワイトボックスやブラックボックスの脅威モデルを超えた、配置ベースの防衛パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T20:07:13Z)
• Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution [83.02632136860976]
  深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃の研究 我々は, 代理バイアスに対して頑健な, 対向移動可能性の新たなメカニズムを開発する。 ベンチマークデータセットの実験と実世界のAPIに対する攻撃は、提案手法の優れた攻撃性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:45:27Z)
• Certifying Joint Adversarial Robustness for Model Ensembles [10.203602318836445]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、しばしば敵の例に対して脆弱である。 提案された防御は、個々のモデルが脆弱であるとしても、敵がアンサンブルに対して成功する敵の例を見つけることができないことを期待して、モデルのアンサンブルを展開させる。 モデルアンサンブルのジョイント脆弱性を考察し,アンサンブルのジョイントロバスト性を証明する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T19:38:31Z)
• Luring of transferable adversarial perturbations in the black-box paradigm [0.0]
  我々は、ブラックボックス転送攻撃に対するモデルの堅牢性を改善するための新しいアプローチを提案する。 除去可能な追加ニューラルネットワークが対象モデルに含まれており、テクスチャリング効果を誘導するように設計されている。 提案手法は,対象モデルの予測にのみアクセス可能であり,ラベル付きデータセットを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T06:48:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。