論文の概要: Backpropagating Linearly Improves Transferability of Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03528v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 08:40:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:36:36.238105
• Title: Backpropagating Linearly Improves Transferability of Adversarial Examples
• Title（参考訳）: バックプロパゲーティングは、逆行例の転送性を改善する
• Authors: Yiwen Guo, Qizhang Li, Hao Chen
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)の逆例への脆弱性は、コミュニティから大きな注目を集めています。 本稿では,dnnに対する多数のブラックボックス攻撃の基盤となるこのような事例の転送可能性について検討する。 線形バックプロパゲーション(LinBP)は,勾配を利用するオフザシェルフ攻撃を用いて,より線形にバックプロパゲーションを行う手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.808770437120536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The vulnerability of deep neural networks (DNNs) to adversarial examples has drawn great attention from the community. In this paper, we study the transferability of such examples, which lays the foundation of many black-box attacks on DNNs. We revisit a not so new but definitely noteworthy hypothesis of Goodfellow et al.'s and disclose that the transferability can be enhanced by improving the linearity of DNNs in an appropriate manner. We introduce linear backpropagation (LinBP), a method that performs backpropagation in a more linear fashion using off-the-shelf attacks that exploit gradients. More specifically, it calculates forward as normal but backpropagates loss as if some nonlinear activations are not encountered in the forward pass. Experimental results demonstrate that this simple yet effective method obviously outperforms current state-of-the-arts in crafting transferable adversarial examples on CIFAR-10 and ImageNet, leading to more effective attacks on a variety of DNNs.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例に対するディープニューラルネットワーク(DNN)の脆弱性は、コミュニティから大きな注目を集めている。 本稿では,dnnに対する多数のブラックボックス攻撃の基盤となるこのような事例の転送可能性について検討する。 我々はGoodfellowらの、それほど新しいものではなく、確実に注目すべき仮説を再考する。 DNNの線形性を適切に改善することで、転送可能性を高めることができる。 線形バックプロパゲーション(LinBP)は,勾配を利用するオフザシェルフ攻撃を用いて,より線形にバックプロパゲーションを行う手法である。 より具体的には、フォワードは正常に計算するが、フォワードパスで非線形なアクティベーションが発生していないかのように損失を逆伝搬する。 実験の結果,この手法はcifar-10とimagenet上での移動可能な攻撃例の作成において,現在の最先端を明らかに上回っており,様々なdnnに対する攻撃がより効果的であることが判明した。

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