論文の概要: Query-Free Adversarial Transfer via Undertrained Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00806v2
• Date: Sat, 28 Nov 2020 06:05:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:26:14.060154
• Title: Query-Free Adversarial Transfer via Undertrained Surrogates
• Title（参考訳）: 訓練されたサロゲートによるクエリフリー逆変換
• Authors: Chris Miller and Soroush Vosoughi
• Abstract要約: 本研究では,ブラックボックス環境における敵攻撃の有効性を改善するための新しい手法を提案する。 本稿では, この手法がアーキテクチャ全体にわたって良好に伝達し, 最先端の手法よりも広いマージンで性能を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.112444998191698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples -- minor perturbations added to a model's input which cause the model to output an incorrect prediction. We introduce a new method for improving the efficacy of adversarial attacks in a black-box setting by undertraining the surrogate model which the attacks are generated on. Using two datasets and five model architectures, we show that this method transfers well across architectures and outperforms state-of-the-art methods by a wide margin. We interpret the effectiveness of our approach as a function of reduced surrogate model loss function curvature and increased universal gradient characteristics, and show that our approach reduces the presence of local loss maxima which hinder transferability. Our results suggest that finding strong single surrogate models is a highly effective and simple method for generating transferable adversarial attacks, and that this method represents a valuable route for future study in this field.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、モデルの入力に追加されるマイナーな摂動によって、モデルが誤った予測を出力する、敵の例に弱い。 本稿では,ブラックボックス設定において,攻撃が生成されるサロゲートモデルを過度に訓練することにより,攻撃の有効性を向上させる新しい手法を提案する。 2つのデータセットと5つのモデルアーキテクチャを使用して、このメソッドがアーキテクチャをまたいでうまく転送し、最先端のメソッドを大きなマージンで上回ることを示す。 提案手法の有効性を, サロゲートモデル損失関数の縮小と普遍勾配特性の増大の関数として解釈し, 移動性を阻害する局所損失極大の存在を減少させることを示した。 その結果,強い単一サロゲートモデルを見つけることは,移動可能な逆攻撃を発生させる非常に効果的で簡単な手法であり,この手法は今後の研究に有用であることが示唆された。

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