論文の概要: Defending Against Multiple and Unforeseen Adversarial Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05244v3
- Date: Tue, 14 Dec 2021 06:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 20:39:58.080162
- Title: Defending Against Multiple and Unforeseen Adversarial Videos
- Title（参考訳）: 複数かつ予期せぬ敵ビデオに対する防御
- Authors: Shao-Yuan Lo, Vishal M. Patel
- Abstract要約: 本稿では,ビデオ認識のための対戦型ビデオに対する最初の防衛戦略の1つを提案する。
提案手法はMultiBNと呼ばれ、複数の独立バッチ正規化層を用いて、複数のビデオタイプに対する逆トレーニングを行う。
複数のBN構造を持つ場合、それぞれのBNブラッチは単一の摂動型の分布を学習し、より正確な分布推定を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.94264837503135
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adversarial robustness of deep neural networks has been actively
investigated. However, most existing defense approaches are limited to a
specific type of adversarial perturbations. Specifically, they often fail to
offer resistance to multiple attack types simultaneously, i.e., they lack
multi-perturbation robustness. Furthermore, compared to image recognition
problems, the adversarial robustness of video recognition models is relatively
unexplored. While several studies have proposed how to generate adversarial
videos, only a handful of approaches about defense strategies have been
published in the literature. In this paper, we propose one of the first defense
strategies against multiple types of adversarial videos for video recognition.
The proposed method, referred to as MultiBN, performs adversarial training on
multiple adversarial video types using multiple independent batch normalization
(BN) layers with a learning-based BN selection module. With a multiple BN
structure, each BN brach is responsible for learning the distribution of a
single perturbation type and thus provides more precise distribution
estimations. This mechanism benefits dealing with multiple perturbation types.
The BN selection module detects the attack type of an input video and sends it
to the corresponding BN branch, making MultiBN fully automatic and allowing
end-to-end training. Compared to present adversarial training approaches, the
proposed MultiBN exhibits stronger multi-perturbation robustness against
different and even unforeseen adversarial video types, ranging from Lp-bounded
attacks and physically realizable attacks. This holds true on different
datasets and target models. Moreover, we conduct an extensive analysis to study
the properties of the multiple BN structure.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの敵対的ロバスト性は積極的に研究されている。
しかし、既存の防御アプローチのほとんどは、特定のタイプの敵対的摂動に限定されている。
具体的には、複数の攻撃タイプに対して同時に抵抗を与えることができないことが多い。
さらに,画像認識問題と比較して,映像認識モデルの対角的ロバスト性は比較的未解明である。
いくつかの研究が敵対的なビデオを生成する方法を提案しているが、この文献では防衛戦略に関するいくつかのアプローチのみが出版されている。
本稿では,ビデオ認識のための複数種類の敵ビデオに対する最初の防御戦略を提案する。
提案手法はMultiBNと呼ばれ,多層独立バッチ正規化(BN)層と学習ベースBN選択モジュールを用いて,複数のビデオタイプに対する逆トレーニングを行う。
複数のBN構造を持つ場合、それぞれのBNブラッチは単一の摂動型の分布を学習し、より正確な分布推定を提供する。
このメカニズムは複数の摂動型を扱う利点がある。
BN選択モジュールは、入力ビデオの攻撃タイプを検出し、対応するBNブランチに送信し、MultiBNを完全に自動化し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にする。
提案手法は, lp境界攻撃や物理的に実現可能な攻撃など, 異なる, 予期せぬ対向ビデオタイプに対して, 強固なマルチ摂動ロバスト性を示す。
これは、異なるデータセットとターゲットモデルに当てはまる。
さらに、複数のBN構造の性質を研究するために、広範囲な解析を行う。
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