論文の概要: FADER: Fast Adversarial Example Rejection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09119v1
- Date: Sun, 18 Oct 2020 22:00:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 04:22:39.321095
- Title: FADER: Fast Adversarial Example Rejection
- Title（参考訳）: FADER: 高速な逆例の拒絶
- Authors: Francesco Crecchi, Marco Melis, Angelo Sotgiu, Davide Bacciu, Battista
Biggio
- Abstract要約: 近年の防御は, 異なる層表現における正統な訓練試料からの異常な偏差を検出することにより, 対向的堅牢性を向上させることが示されている。
本稿では,検出に基づく手法を高速化する新しい手法であるFADERを紹介する。
実験では,MNISTデータセットの解析値と比較すると,最大73倍の試作機,CIFAR10の最大50倍の試作機について概説した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.305796826768425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples, i.e.,
carefully-crafted inputs that mislead classification at test time. Recent
defenses have been shown to improve adversarial robustness by detecting
anomalous deviations from legitimate training samples at different layer
representations - a behavior normally exhibited by adversarial attacks. Despite
technical differences, all aforementioned methods share a common backbone
structure that we formalize and highlight in this contribution, as it can help
in identifying promising research directions and drawbacks of existing methods.
The first main contribution of this work is the review of these detection
methods in the form of a unifying framework designed to accommodate both
existing defenses and newer ones to come. In terms of drawbacks, the
overmentioned defenses require comparing input samples against an oversized
number of reference prototypes, possibly at different representation layers,
dramatically worsening the test-time efficiency. Besides, such defenses are
typically based on ensembling classifiers with heuristic methods, rather than
optimizing the whole architecture in an end-to-end manner to better perform
detection. As a second main contribution of this work, we introduce FADER, a
novel technique for speeding up detection-based methods. FADER overcome the
issues above by employing RBF networks as detectors: by fixing the number of
required prototypes, the runtime complexity of adversarial examples detectors
can be controlled. Our experiments outline up to 73x prototypes reduction
compared to analyzed detectors for MNIST dataset and up to 50x for CIFAR10
dataset respectively, without sacrificing classification accuracy on both clean
and adversarial data.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、例えば、テスト時に誤った分類を行う注意深く作られた入力に対して脆弱である。
近年の防御は、異なるレイヤー表現における正統な訓練サンプルからの異常な偏差を検出することで、敵の堅牢性を改善することが示されている。
技術的に違いはあるものの、上記の手法はすべて共通のバックボーン構造を共有しており、既存の手法の有望な研究方向と欠点を特定するのに役立つ。
この研究の最初の貢献は、既存の防御と新しい防御の両方に対応するために設計された統一フレームワークの形で、これらの検出方法のレビューである。
欠点として、過剰な防御では、入力サンプルを、おそらく異なる表現層において、過大な数の参照プロトタイプと比較する必要がある。
さらに、このような防御は一般的に、アーキテクチャ全体をエンドツーエンドで最適化するよりも、ヒューリスティックな方法で分類器をセンセンシングすることに基づいている。
本研究の2つ目の貢献として,検出に基づく手法を高速化する新しい手法であるFADERを紹介する。
faderは、rbfネットワークを検出器として使用することで、上記の問題を克服した: 必要なプロトタイプの数を固定することで、敵のサンプル検出器のランタイム複雑さを制御できる。
実験では,MNISTデータセットに対する解析値とCIFAR10データセットに対する分析値と比較して,73倍のプロトタイプを,クリーンデータと逆データの両方の分類精度を犠牲にすることなく,それぞれ50倍まで削減した。
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