論文の概要: Global Robustness Verification Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04403v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 08:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:20:05.033489
• Title: Global Robustness Verification Networks
• Title（参考訳）: グローバルロバスト性検証ネットワーク
• Authors: Weidi Sun, Yuteng Lu, Xiyue Zhang, Zhanxing Zhu and Meng Sun
• Abstract要約: 3つのコンポーネントからなるグローバルロバストネス検証フレームワークを開発した。 実現可能なルールベースのバックプロパゲーションを可能にする新しいネットワークアーキテクチャ Sliding Door Network (SDN) 合成データと実データの両方にアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.52550848953545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The wide deployment of deep neural networks, though achieving great success in many domains, has severe safety and reliability concerns. Existing adversarial attack generation and automatic verification techniques cannot formally verify whether a network is globally robust, i.e., the absence or not of adversarial examples in the input space. To address this problem, we develop a global robustness verification framework with three components: 1) a novel rule-based ``back-propagation'' finding which input region is responsible for the class assignment by logic reasoning; 2) a new network architecture Sliding Door Network (SDN) enabling feasible rule-based ``back-propagation''; 3) a region-based global robustness verification (RGRV) approach. Moreover, we demonstrate the effectiveness of our approach on both synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの広範な展開は、多くのドメインで大きな成功を収めているが、深刻な安全性と信頼性の懸念がある。 既存の敵攻撃生成と自動検証技術は、ネットワークがグローバルに堅牢であるかどうか、すなわち入力空間における敵の例がないかどうかを正式に検証することはできない。 この問題に対処するため,我々は3つのコンポーネントからなるグローバルロバストネス検証フレームワークを開発した。 1) 論理推論によるクラス割当のどの入力領域が責任を負うかを見出す新しいルールベースの `back-propagation'' 2) 実現可能なルールベース `back-propagation'' を実現する新しいネットワークアーキテクチャスライディングドアネットワーク (sdn) 3)地域ベースのグローバルロバストネス検証(RGRV)アプローチ。 さらに,本手法が合成データと実データの両方に対して有効であることを示す。

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