論文の概要: Defense-guided Transferable Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11535v2
• Date: Wed, 4 Nov 2020 01:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:48:33.699581
• Title: Defense-guided Transferable Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 防衛誘導移動可能攻撃
• Authors: Zifei Zhang, Kai Qiao, Jian Chen and Ningning Liang
• Abstract要約: 敵の例は未知のモデルに 移行するのは困難です 我々は、敵攻撃と防御の両方に有効な入力変換にインスパイアされた最大限のフレームワークを設計する。 本手法は,深層モデルの堅牢性を評価するためのベンチマークとして期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2206166148727835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though deep neural networks perform challenging tasks excellently, they are susceptible to adversarial examples, which mislead classifiers by applying human-imperceptible perturbations on clean inputs. Under the query-free black-box scenario, adversarial examples are hard to transfer to unknown models, and several methods have been proposed with the low transferability. To settle such issue, we design a max-min framework inspired by input transformations, which are benificial to both the adversarial attack and defense. Explicitly, we decrease loss values with inputs' affline transformations as a defense in the minimum procedure, and then increase loss values with the momentum iterative algorithm as an attack in the maximum procedure. To further promote transferability, we determine transformed values with the max-min theory. Extensive experiments on Imagenet demonstrate that our defense-guided transferable attacks achieve impressive increase on transferability. Experimentally, we show that our ASR of adversarial attack reaches to 58.38% on average, which outperforms the state-of-the-art method by 12.1% on the normally trained models and by 11.13% on the adversarially trained models. Additionally, we provide elucidative insights on the improvement of transferability, and our method is expected to be a benchmark for assessing the robustness of deep models.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、優れた課題を遂行するが、クリーンな入力に人間の知覚できない摂動を適用することで分類器を誤解させる敵の例に影響を受けやすい。 クエリフリーなブラックボックスのシナリオでは、逆例は未知のモデルへの転送が困難であり、転送可能性の低いいくつかの方法が提案されている。 このような問題を解決するために、敵攻撃と防御の両方に有効な入力変換に着想を得た最大最小のフレームワークを設計する。 具体的には,入力のアフィン変換による損失値を最小手順の防御として減少させ,最大手順の攻撃として運動量反復アルゴリズムによる損失値を増大させる。 転送可能性を高めるために、最大ミン理論を用いて変換値を決定する。 imagenetにおける広範囲な実験により、我々の防御誘導移動可能攻撃は転送性が著しく向上することが示された。 実験により,本手法は平均58.38%に到達し,通常訓練モデルでは12.1%,敵対訓練モデルでは11.13%に向上した。 また, 本手法は, 伝達性の向上に関する実証的知見を提供し, 深層モデルのロバスト性を評価するためのベンチマークとして期待できる。

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