論文の概要: Generating Image Adversarial Examples by Embedding Digital Watermarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05107v2
• Date: Wed, 3 Aug 2022 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:58:12.685348
• Title: Generating Image Adversarial Examples by Embedding Digital Watermarks
• Title（参考訳）: デジタル透かしの埋め込みによる画像逆例生成
• Authors: Yuexin Xiang, Tiantian Li, Wei Ren, Tianqing Zhu and Kim-Kwang Raymond Choo
• Abstract要約: 本稿では,DNN(Deep Neural Network, ディープ・ニューラル・ネットワーク)モデルに対する画像逆転例を生成する,新しいデジタル透かしに基づく手法を提案する。 ホスト画像と透かし画像を選択するための効率的な機構を考案し、改良された離散ウェーブレット変換(DWT)に基づく透かしアルゴリズムを利用する。 我々のスキームは、CIFAR-10データセット上の各画像に対する攻撃を完了する平均1.17秒で、多数の敵例を効率的に生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.93689142953098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing attention to deep neural network (DNN) models, attacks are also upcoming for such models. For example, an attacker may carefully construct images in specific ways (also referred to as adversarial examples) aiming to mislead the DNN models to output incorrect classification results. Similarly, many efforts are proposed to detect and mitigate adversarial examples, usually for certain dedicated attacks. In this paper, we propose a novel digital watermark-based method to generate image adversarial examples to fool DNN models. Specifically, partial main features of the watermark image are embedded into the host image almost invisibly, aiming to tamper with and damage the recognition capabilities of the DNN models. We devise an efficient mechanism to select host images and watermark images and utilize the improved discrete wavelet transform (DWT) based Patchwork watermarking algorithm with a set of valid hyperparameters to embed digital watermarks from the watermark image dataset into original images for generating image adversarial examples. The experimental results illustrate that the attack success rate on common DNN models can reach an average of 95.47% on the CIFAR-10 dataset and the highest at 98.71%. Besides, our scheme is able to generate a large number of adversarial examples efficiently, concretely, an average of 1.17 seconds for completing the attacks on each image on the CIFAR-10 dataset. In addition, we design a baseline experiment using the watermark images generated by Gaussian noise as the watermark image dataset that also displays the effectiveness of our scheme. Similarly, we also propose the modified discrete cosine transform (DCT) based Patchwork watermarking algorithm. To ensure repeatability and reproducibility, the source code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルへの注目が高まり、このようなモデルに対する攻撃も近く行われる。 例えば、攻撃者は、DNNモデルに誤った分類結果を出力することを目的とした、特定の方法で画像を構築する(逆例とも呼ばれる)。 同様に、敵の例を検出し、軽減するための多くの取り組みが提案されている。 本稿では,dnnモデルに対する画像逆例を生成するための,新しい電子透かしに基づく手法を提案する。 具体的には、透かし画像の部分的な特徴をホスト画像にほとんど見えなく埋め込んで、DNNモデルの認識能力を阻害し、損傷することを目的としている。 我々は、ホスト画像とウォーターマーク画像を選択するための効率的なメカニズムを考案し、改良された離散ウェーブレット変換(DWT)ベースのパッチワーク透かしアルゴリズムを用いて、ウォーターマーク画像データセットからデジタル透かしを元の画像に埋め込んで、画像の敵画像を生成する。 実験結果によると、一般的なDNNモデルの攻撃成功率は、CIFAR-10データセットで平均95.47%、最高98.71%に達する。 さらに,本手法では,CIFAR-10データセット上の各画像に対する攻撃を完了する平均1.17秒で,多数の敵例を効率的に生成することができる。 また,本手法の有効性を示す透かし画像データセットとして,ガウス雑音によって生成された透かし画像を用いたベースライン実験を行う。 同様に、修正離散コサイン変換(DCT)に基づくパッチワークウォーターマーキングアルゴリズムも提案する。 再現性と再現性を確保するため、ソースコードはGitHubで入手できる。

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