論文の概要: Exploring Adversarial Examples via Invertible Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13111v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 05:17:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 08:07:12.732905
• Title: Exploring Adversarial Examples via Invertible Neural Networks
• Title（参考訳）: 可逆ニューラルネットワークによる逆例探索
• Authors: Ruqi Bai and Saurabh Bagchi and David I. Inouye
• Abstract要約: 逆の例(AEs)は、原画像にわずかな摂動を導入することによって、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を誤解させることのできるイメージである。 このセキュリティ脆弱性は、ニューラルネットワークに依存するシステムに現実世界の脅威をもたらす可能性があるため、近年、大きな研究につながった。 本稿では,リプシッツ連続写像関数を用いたインバータブルニューラルモデル(invertible neural model)の入力から出力への新たな理解方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.320129984220857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples (AEs) are images that can mislead deep neural network (DNN) classifiers via introducing slight perturbations into original images. This security vulnerability has led to vast research in recent years because it can introduce real-world threats into systems that rely on neural networks. Yet, a deep understanding of the characteristics of adversarial examples has remained elusive. We propose a new way of achieving such understanding through a recent development, namely, invertible neural models with Lipschitz continuous mapping functions from the input to the output. With the ability to invert any latent representation back to its corresponding input image, we can investigate adversarial examples at a deeper level and disentangle the adversarial example's latent representation. Given this new perspective, we propose a fast latent space adversarial example generation method that could accelerate adversarial training. Moreover, this new perspective could contribute to new ways of adversarial example detection.
• Abstract（参考訳）: 逆の例(AEs)は、原画像にわずかな摂動を導入することによって、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を誤解させることのできるイメージである。 このセキュリティ脆弱性は、ニューラルネットワークに依存するシステムに現実世界の脅威をもたらす可能性があるため、近年、大きな研究につながった。 しかし、敵の例の特徴の深い理解はいまだ解明されていない。 本稿では,リプシッツ連続写像関数を用いたインバータブルニューラルモデル(invertible neural model)の入力から出力への新たな理解方法を提案する。 任意の潜在表現を対応する入力画像に反転させる能力により、より深いレベルで敵の例を調査し、敵の潜在表現を乱すことができる。 このような新たな視点から,高速な空間対向例生成手法を提案し,対向訓練を高速化する。 さらに、この新しい視点は、逆のサンプル検出の新しい方法に貢献するかもしれない。

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