論文の概要: Making Adversarial Examples More Transferable and Indistinguishable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03838v2
• Date: Sat, 11 Dec 2021 13:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 12:40:21.574260
• Title: Making Adversarial Examples More Transferable and Indistinguishable
• Title（参考訳）: 敵の例をより移譲しやすくする
• Authors: Junhua Zou, Yexin Duan, Boyu Li, Wu Zhang, Yu Pan, Zhisong Pan
• Abstract要約: 本稿では,高い転送性を有する不明瞭な逆例を生成する手法を提案する。 我々の最も優れた転送ベース攻撃NI-TI-DI-AITMは、89.3%の平均的な成功率で6つの古典的な防衛モデルを騙すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.885043234081768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast gradient sign attack series are popular methods that are used to generate adversarial examples. However, most of the approaches based on fast gradient sign attack series cannot balance the indistinguishability and transferability due to the limitations of the basic sign structure. To address this problem, we propose a method, called Adam Iterative Fast Gradient Tanh Method (AI-FGTM), to generate indistinguishable adversarial examples with high transferability. Besides, smaller kernels and dynamic step size are also applied to generate adversarial examples for further increasing the attack success rates. Extensive experiments on an ImageNet-compatible dataset show that our method generates more indistinguishable adversarial examples and achieves higher attack success rates without extra running time and resource. Our best transfer-based attack NI-TI-DI-AITM can fool six classic defense models with an average success rate of 89.3% and three advanced defense models with an average success rate of 82.7%, which are higher than the state-of-the-art gradient-based attacks. Additionally, our method can also reduce nearly 20% mean perturbation. We expect that our method will serve as a new baseline for generating adversarial examples with better transferability and indistinguishability.
• Abstract（参考訳）: 高速勾配標識攻撃シリーズは、敵の例を生成するために使われる一般的な方法である。 しかし, 高速勾配標識攻撃級数に基づくアプローチは, 基本符号構造に制約があるため, 不明瞭性と伝達性のバランスが取れない。 この問題に対処するために,Adam Iterative Fast Gradient Tanh Method (AI-FGTM) という手法を提案する。 さらに、より小さなカーネルと動的ステップサイズも適用され、攻撃成功率をさらに高める敵の例を生成する。 ImageNet互換データセットの大規模な実験により、我々の手法はより識別不能な敵のサンプルを生成し、余分な実行時間やリソースを伴わずにより高い攻撃成功率を達成する。 我々の最高のトランスファーベースの攻撃であるni-ti-di-aitmは、平均成功率89.3%の6つの古典的な防御モデルと、平均成功率82.7%の3つの先進的な防御モデルを騙すことができる。 また,提案手法は平均摂動量を20%近く削減できる。 提案手法は, より優れた転送性と不明瞭性を有する逆例を生成するための新しいベースラインとして機能することを期待している。

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