論文の概要: Opportunities and Challenges in Deep Learning Adversarial Robustness: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00753v2
• Date: Fri, 3 Jul 2020 20:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 21:42:18.859470
• Title: Opportunities and Challenges in Deep Learning Adversarial Robustness: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングの対向的ロバストネスの機会と課題--調査から
• Authors: Samuel Henrique Silva and Peyman Najafirad
• Abstract要約: 本稿では,機械学習アルゴリズムの安全性を保証するために,強靭に訓練されたアルゴリズムを実装するための戦略について検討する。 我々は、敵の攻撃と防衛を分類し、ロバスト最適化問題をmin-max設定で定式化し、それを3つのサブカテゴリに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8782750537161614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As we seek to deploy machine learning models beyond virtual and controlled domains, it is critical to analyze not only the accuracy or the fact that it works most of the time, but if such a model is truly robust and reliable. This paper studies strategies to implement adversary robustly trained algorithms towards guaranteeing safety in machine learning algorithms. We provide a taxonomy to classify adversarial attacks and defenses, formulate the Robust Optimization problem in a min-max setting and divide it into 3 subcategories, namely: Adversarial (re)Training, Regularization Approach, and Certified Defenses. We survey the most recent and important results in adversarial example generation, defense mechanisms with adversarial (re)Training as their main defense against perturbations. We also survey mothods that add regularization terms that change the behavior of the gradient, making it harder for attackers to achieve their objective. Alternatively, we've surveyed methods which formally derive certificates of robustness by exactly solving the optimization problem or by approximations using upper or lower bounds. In addition, we discuss the challenges faced by most of the recent algorithms presenting future research perspectives.
• Abstract（参考訳）: 仮想および制御されたドメインを超えて機械学習モデルを展開しようとするとき、ほとんどの時間で機能する正確性や事実だけでなく、もしそのようなモデルが本当に堅牢で信頼性があるなら、分析することが重要です。 本稿では,機械学習アルゴリズムの安全性を保証するために,強靭に訓練されたアルゴリズムを実装する戦略について検討する。 敵の攻撃と防御を分類し、min-max設定で頑健な最適化問題を定式化し、敵の訓練、正規化アプローチ、認定防衛という3つのサブカテゴリに分類する分類法を提供する。 本研究は,攻撃事例生成の最も最近かつ重要な結果である,攻撃者(再)訓練を伴う防御機構を摂動に対する主要な防御として検討する。 また,勾配の挙動を変える正規化項を加え,攻撃者が目的を達成するのを難しくするモソードについても調査した。 あるいは,最適化問題を正確に解いたり,上境界や下限を用いて近似することで,ロバスト性の証明を公式に導出する手法を調査した。 さらに,今後の研究展望を示す最近のアルゴリズムのほとんどが直面する課題についても論じる。

関連論文リスト

• Robust Image Classification: Defensive Strategies against FGSM and PGD Adversarial Attacks [0.0]
  敵対的攻撃は、画像分類におけるディープラーニングモデルの堅牢性に重大な脅威をもたらす。 本稿では,ニューラルネットワークのレジリエンスを高めるために,これらの攻撃に対する防御機構を探索し,洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T02:00:02Z)
• Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks [99.5882845458567]
  大規模言語モデル(LLM)は、安全ガードレールをバイパスできる敵攻撃に対して脆弱である。 本稿では,2つの損失からなる高速対向訓練アルゴリズム(C-AdvUL)を提案する。 C-AdvIPOは、対向的に堅牢なアライメントのためのユーティリティデータを必要としない、対向型のIPOである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T14:20:09Z)
• Doubly Robust Instance-Reweighted Adversarial Training [107.40683655362285]
  本稿では,2重のインスタンス再重み付き対向フレームワークを提案する。 KL偏差正規化損失関数の最適化により重みを求める。 提案手法は, 平均ロバスト性能において, 最先端のベースライン法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T06:16:18Z)
• Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A Contemporary Survey [114.17568992164303]
  機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。 本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。 検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T04:19:31Z)
• Probabilistic Categorical Adversarial Attack & Adversarial Training [45.458028977108256]
  敵対的な例の存在は、人々が安全クリティカルなタスクにディープニューラルネットワーク(DNN)を適用することに大きな懸念をもたらします。 分類データを用いて敵の例を生成する方法は重要な問題であるが、広範囲にわたる探索が欠如している。 本稿では,離散最適化問題を連続的な問題に変換する確率的カテゴリー逆攻撃(PCAA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:04:16Z)
• Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
  本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。 シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T19:57:19Z)
• Model-Agnostic Meta-Attack: Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness [53.094682754683255]
  モデル非依存型メタアタック(MAMA)アプローチにより,より強力な攻撃アルゴリズムを自動検出する。 本手法は、繰り返しニューラルネットワークによってパラメータ化された逆攻撃を学習する。 本研究では,未知の防御を攻撃した場合の学習能力を向上させるために,モデルに依存しない訓練アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T13:54:24Z)
• Automated Decision-based Adversarial Attacks [48.01183253407982]
  我々は、実用的で挑戦的な意思決定ベースのブラックボックスの敵意設定を考える。 この設定では、攻撃者はターゲットモデルに問い合わせるだけで最終分類ラベルを取得できる。 意思決定に基づく攻撃アルゴリズムを自動的に発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-09T13:15:10Z)
• Learning to Learn from Mistakes: Robust Optimization for Adversarial Noise [1.976652238476722]
  我々はメタ最適化器を訓練し、敵対的な例を使ってモデルを堅牢に最適化することを学び、学習した知識を新しいモデルに転送することができる。 実験の結果、メタ最適化は異なるアーキテクチャやデータセット間で一貫性があることが示され、敵の脆弱性を自動的にパッチすることができることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T11:44:01Z)
• Robust Deep Learning as Optimal Control: Insights and Convergence Guarantees [19.28405674700399]
  訓練中の敵の例は、敵の攻撃に対する一般的な防御メカニズムです。 min-max問題を最適制御問題として解釈することにより、ニューラルネットワークの構成構造を活用できることが示されている。 本稿では、ロバストな最適制御の手法と、最適化における不正確な手法を組み合わせて、この逆学習アルゴリズムの最初の収束解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:26:38Z)

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。