論文の概要: Error Diffusion Halftoning Against Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09451v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 07:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 10:48:54.379251
• Title: Error Diffusion Halftoning Against Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 逆例に対する誤差拡散ハーフトニング
• Authors: Shao-Yuan Lo and Vishal M. Patel
• Abstract要約: 敵対的な例には、深いニューラルネットワークを誤った予測にだますことができる慎重に作られた摂動が含まれます。 誤り拡散のハーフトン化に基づく新しい画像変換防御を提案し、逆転の例に対して防御するための逆転訓練と組み合わせます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.11649974840758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples contain carefully crafted perturbations that can fool deep neural networks (DNNs) into making wrong predictions. Enhancing the adversarial robustness of DNNs has gained considerable interest in recent years. Although image transformation-based defenses were widely considered at an earlier time, most of them have been defeated by adaptive attacks. In this paper, we propose a new image transformation defense based on error diffusion halftoning, and combine it with adversarial training to defend against adversarial examples. Error diffusion halftoning projects an image into a 1-bit space and diffuses quantization error to neighboring pixels. This process can remove adversarial perturbations from a given image while maintaining acceptable image quality in the meantime in favor of recognition. Experimental results demonstrate that the proposed method is able to improve adversarial robustness even under advanced adaptive attacks, while most of the other image transformation-based defenses do not. We show that a proper image transformation can still be an effective defense approach.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例としては、ディープニューラルネットワーク(DNN)を騙して誤った予測をすることができる、慎重に構築された摂動がある。 近年、DNNの敵対的堅牢性を高めることが大きな関心を集めている。 画像変換に基づく防御は以前から広く検討されていたが、そのほとんどは適応攻撃によって打ち負かされている。 本稿では,誤り拡散ハーフトニングに基づく新たな画像変換防御法を提案する。 誤差拡散ハーフトニングは画像を1ビット空間に投影し、隣接するピクセルに量子化誤差を拡散する。 このプロセスは、認識に有利な画像品質を維持しつつ、所定の画像から敵の摂動を取り除くことができる。 実験の結果,提案手法はアドバンス・アダプティブ・アタック(advanced adaptive attack,advanced adaptive attack,advanced adversarial robustness,advanced)においても頑健性が向上することが示された。 適切な画像変換が効果的な防御手法であることを示す。

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