論文の概要: Improved Detection of Adversarial Images Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05573v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 19:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 22:34:27.056234
• Title: Improved Detection of Adversarial Images Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた敵画像の検出の改善
• Authors: Yutong Gao, Yi Pan
• Abstract要約: 近年の研究では、分類タスクに使用される機械学習モデルは、敵の例に弱いことが示されている。 本稿では,逆入力を検出するための特徴マップデノゲーションという新しい手法を提案する。 逆例からなる混合データセットにおける検出性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3993545400014873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning techniques are immensely deployed in both industry and academy. Recent studies indicate that machine learning models used for classification tasks are vulnerable to adversarial examples, which limits the usage of applications in the fields with high precision requirements. We propose a new approach called Feature Map Denoising to detect the adversarial inputs and show the performance of detection on the mixed dataset consisting of adversarial examples generated by different attack algorithms, which can be used to associate with any pre-trained DNNs at a low cost. Wiener filter is also introduced as the denoise algorithm to the defense model, which can further improve performance. Experimental results indicate that good accuracy of detecting the adversarial examples can be achieved through our Feature Map Denoising algorithm.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のテクニックは、業界とアカデミーの両方に大きく展開されている。 最近の研究では、分類タスクに使用される機械学習モデルは、精度の高い分野におけるアプリケーションの使用を制限する敵の例に弱いことが示されている。 本稿では,異なる攻撃アルゴリズムで生成した逆数例からなる混合データセットにおいて,事前学習したDNNを低コストで関連付けることが可能な特徴マップデノケーション(Feature Map Denoising)という手法を提案する。 Wienerフィルタはディフェンスモデルにデノイズアルゴリズムとして導入され、さらなる性能向上が期待できる。 実験結果から,我々の特徴マップデノケーションアルゴリズムにより,敵のサンプルを検出する精度が向上できることが示唆された。

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