論文の概要: RAILS: A Robust Adversarial Immune-inspired Learning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10485v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 19:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:23:57.968539
• Title: RAILS: A Robust Adversarial Immune-inspired Learning System
• Title（参考訳）: RAILS:ロバストな対人免疫誘発学習システム
• Authors: Ren Wang, Tianqi Chen, Stephen Lindsly, Alnawaz Rehemtulla, Alfred Hero, Indika Rajapakse
• Abstract要約: 我々は、Robust Adversarial Immune-inspired Learning System (RAILS)と呼ばれる新しい対人防御フレームワークを提案する。 RAILSは、病原体による攻撃からホストを守るために使用される生物学的メカニズムをシリコでエミュレートする適応免疫システムエミュレーション(AISE)を組み込んでいます。 RAILS学習曲線は, 生体内実験で観察されたように, 多様性選択学習フェーズを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.653578249331982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks against deep neural networks are continuously evolving. Without effective defenses, they can lead to catastrophic failure. The long-standing and arguably most powerful natural defense system is the mammalian immune system, which has successfully defended against attacks by novel pathogens for millions of years. In this paper, we propose a new adversarial defense framework, called the Robust Adversarial Immune-inspired Learning System (RAILS). RAILS incorporates an Adaptive Immune System Emulation (AISE), which emulates in silico the biological mechanisms that are used to defend the host against attacks by pathogens. We use RAILS to harden Deep k-Nearest Neighbor (DkNN) architectures against evasion attacks. Evolutionary programming is used to simulate processes in the natural immune system: B-cell flocking, clonal expansion, and affinity maturation. We show that the RAILS learning curve exhibits similar diversity-selection learning phases as observed in our in vitro biological experiments. When applied to adversarial image classification on three different datasets, RAILS delivers an additional 5.62%/12.56%/4.74% robustness improvement as compared to applying DkNN alone, without appreciable loss of accuracy on clean data.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに対する敵対的攻撃は継続的に進化している。 効果的な防御がなければ、壊滅的な失敗につながる可能性がある。 長年、そして間違いなく最も強力な天然防衛システムは哺乳類の免疫システムであり、何百万年も前から新しい病原体による攻撃を防いできた。 本稿では,Robust Adversarial Immune-inspired Learning System (RAILS) と呼ばれる,新たな対人防御フレームワークを提案する。 RAILSにはアダプティブ免疫系エミュレーション(Adaptive Immune System Emulation、AISE)が組み込まれており、病原体による攻撃から宿主を守るための生物学的メカニズムをシリコでエミュレートする。 我々はRAILSを用いて、ディープk-Nearest Neighbor(DkNN)アーキテクチャをエスケープ攻撃に対して強化する。 進化的プログラミングは、B細胞凝集、クローン伸長、親和性成熟といった自然免疫系の過程をシミュレートするために用いられる。 RAILS学習曲線は, 生体内実験で観察されたように, 多様性選択学習フェーズを示す。 3つの異なるデータセットの逆画像分類に適用すると、RAILSはクリーンなデータに精度を損なうことなく、DkNNのみを適用することと比較して、さらに5.62%/12.56%/4.74%の堅牢性向上を提供する。

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