論文の概要: Simple and Efficient Hard Label Black-box Adversarial Attacks in Low Query Budget Regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07210v2
• Date: Fri, 11 Jun 2021 17:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:14:58.049825
• Title: Simple and Efficient Hard Label Black-box Adversarial Attacks in Low Query Budget Regimes
• Title（参考訳）: 低クエリ予算における単純で効率的なハードラベルブラックボックス攻撃
• Authors: Satya Narayan Shukla, Anit Kumar Sahu, Devin Willmott, J. Zico Kolter
• Abstract要約: そこで我々は,ブラックボックス攻撃の簡易かつ効率的なベイズ最適化(BO)に基づく手法を提案する。 高次元におけるBOの性能に関する問題は、構造化された低次元部分空間における逆例を探すことによって回避される。 提案手法は,10倍から20倍のクエリを必要としながら,攻撃成功率を2倍から10倍に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.9350052404617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on the problem of black-box adversarial attacks, where the aim is to generate adversarial examples for deep learning models solely based on information limited to output label~(hard label) to a queried data input. We propose a simple and efficient Bayesian Optimization~(BO) based approach for developing black-box adversarial attacks. Issues with BO's performance in high dimensions are avoided by searching for adversarial examples in a structured low-dimensional subspace. We demonstrate the efficacy of our proposed attack method by evaluating both $\ell_\infty$ and $\ell_2$ norm constrained untargeted and targeted hard label black-box attacks on three standard datasets - MNIST, CIFAR-10 and ImageNet. Our proposed approach consistently achieves 2x to 10x higher attack success rate while requiring 10x to 20x fewer queries compared to the current state-of-the-art black-box adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: そこでは,入力されたデータに対して出力ラベル~(ハードラベル)に限定した情報のみに基づいて,深層学習モデルの逆例を生成することを目的とする。 そこで我々は,ブラックボックス攻撃の簡易かつ効率的なベイズ最適化手法を提案する。 高次元のboの性能に関する問題は、構造化低次元部分空間における逆の例を探すことによって回避される。 提案手法の有効性を,MNIST, CIFAR-10, ImageNetの3つの標準データセットに対して, 制約付き非ターゲット型およびターゲット型ハードラベルブラックボックス攻撃の評価により実証した。 提案手法は攻撃成功率の2倍から10倍を一貫して達成し,現在のブラックボックス攻撃に比べて10倍から20倍のクエリを要求できる。

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