論文の概要: GAP++: Learning to generate target-conditioned adversarial examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05097v1
- Date: Tue, 9 Jun 2020 07:49:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 14:18:27.887256
- Title: GAP++: Learning to generate target-conditioned adversarial examples
- Title（参考訳）: GAP++: ターゲット条件付き敵の例を生成する学習
- Authors: Xiaofeng Mao, Yuefeng Chen, Yuhong Li, Yuan He, Hui Xue
- Abstract要約: 逆の例は摂動入力であり、機械学習モデルに深刻な脅威をもたらす可能性がある。
本稿では、入力画像とターゲットラベルの両方に依存する目標条件の摂動を推論する、より汎用的なフレームワークを提案する。
本手法は,単一目標攻撃モデルで優れた性能を達成し,摂動ノルムを小さくして高い騙し率を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.894143619182426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adversarial examples are perturbed inputs which can cause a serious threat
for machine learning models. Finding these perturbations is such a hard task
that we can only use the iterative methods to traverse. For computational
efficiency, recent works use adversarial generative networks to model the
distribution of both the universal or image-dependent perturbations directly.
However, these methods generate perturbations only rely on input images. In
this work, we propose a more general-purpose framework which infers
target-conditioned perturbations dependent on both input image and target
label. Different from previous single-target attack models, our model can
conduct target-conditioned attacks by learning the relations of attack target
and the semantics in image. Using extensive experiments on the datasets of
MNIST and CIFAR10, we show that our method achieves superior performance with
single target attack models and obtains high fooling rates with small
perturbation norms.
- Abstract（参考訳）: 逆の例は摂動入力であり、機械学習モデルに深刻な脅威をもたらす可能性がある。
これらの摂動を見つけるのは非常に難しい作業なので、反復的なメソッドをトラバースにしか使えません。
計算効率のために、近年の研究では、普遍的または画像依存の摂動の分布を直接モデル化するために、逆生成ネットワークを用いている。
しかし、これらの手法は入力画像のみに依存する摂動を生成する。
本研究では,入力画像と対象ラベルの両方に依存する目標条件付き摂動を推定する汎用フレームワークを提案する。
従来の単一ターゲット攻撃モデルと異なり,攻撃対象と画像のセマンティクスの関係を学習することで,目標条件攻撃を行うことができる。
MNIST と CIFAR10 のデータセットに対する広範な実験により,本手法は単一攻撃モデルにおいて優れた性能を示し,摂動ノルムを小さくして高い騙し率が得られることを示した。
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