論文の概要: Improving Query Efficiency of Black-box Adversarial Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11508v2
• Date: Fri, 25 Sep 2020 07:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:03:28.783911
• Title: Improving Query Efficiency of Black-box Adversarial Attack
• Title（参考訳）: ブラックボックス攻撃のクエリ効率の改善
• Authors: Yang Bai and Yuyuan Zeng and Yong Jiang and Yisen Wang and Shu-Tao Xia and Weiwei Guo
• Abstract要約: ニューラルプロセスに基づくブラックボックス対逆攻撃(NP-Attack)を提案する。 NP-Attackはブラックボックス設定でクエリ数を大幅に削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.71530208862319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have demonstrated excellent performance on various tasks, however they are under the risk of adversarial examples that can be easily generated when the target model is accessible to an attacker (white-box setting). As plenty of machine learning models have been deployed via online services that only provide query outputs from inaccessible models (e.g. Google Cloud Vision API2), black-box adversarial attacks (inaccessible target model) are of critical security concerns in practice rather than white-box ones. However, existing query-based black-box adversarial attacks often require excessive model queries to maintain a high attack success rate. Therefore, in order to improve query efficiency, we explore the distribution of adversarial examples around benign inputs with the help of image structure information characterized by a Neural Process, and propose a Neural Process based black-box adversarial attack (NP-Attack) in this paper. Extensive experiments show that NP-Attack could greatly decrease the query counts under the black-box setting.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示しているが、ターゲットモデルが攻撃者(ホワイトボックス設定)にアクセス可能な場合に容易に生成できる敵のサンプルの危険性がある。 アクセス不能なモデル(google cloud vision apiなど)からのクエリ出力のみを提供するオンラインサービスを通じて、多くのマシンラーニングモデルがデプロイされているため、ブラックボックスの敵攻撃(アクセス不能なターゲットモデル)は、ホワイトボックスのモデルではなく、実際には重要なセキュリティ上の懸念である。 しかし、既存のクエリベースのブラックボックス攻撃は、高い攻撃成功率を維持するために過剰なモデルクエリを必要とすることが多い。 そこで,クエリ効率を向上させるために,ニューラルプロセスによって特徴付けられる画像構造情報を用いてベニグインプットの対角的例の分布を探索し,ニューラルプロセスに基づくブラックボックス対向攻撃(NP-Attack)を提案する。 NP-Attackはブラックボックス設定でクエリ数を大幅に減少させる可能性がある。

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