論文の概要: Mind the box: $l_1$-APGD for sparse adversarial attacks on image classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01208v3
• Date: Fri, 24 Nov 2023 15:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 18:14:50.332116
• Title: Mind the box: $l_1$-APGD for sparse adversarial attacks on image classifiers
• Title（参考訳）: 注意:$l_1$-apgd イメージ分類器に対するスパースな敵の攻撃
• Authors: Francesco Croce, Matthias Hein
• Abstract要約: 我々は、この効果的な脅威モデルのための最も急勾配ステップの空間性について検討する。 本稿では,小予算の反復であっても高い有効性を有するPGDの適応形式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.46999584579775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that when taking into account also the image domain $[0,1]^d$, established $l_1$-projected gradient descent (PGD) attacks are suboptimal as they do not consider that the effective threat model is the intersection of the $l_1$-ball and $[0,1]^d$. We study the expected sparsity of the steepest descent step for this effective threat model and show that the exact projection onto this set is computationally feasible and yields better performance. Moreover, we propose an adaptive form of PGD which is highly effective even with a small budget of iterations. Our resulting $l_1$-APGD is a strong white-box attack showing that prior works overestimated their $l_1$-robustness. Using $l_1$-APGD for adversarial training we get a robust classifier with SOTA $l_1$-robustness. Finally, we combine $l_1$-APGD and an adaptation of the Square Attack to $l_1$ into $l_1$-AutoAttack, an ensemble of attacks which reliably assesses adversarial robustness for the threat model of $l_1$-ball intersected with $[0,1]^d$.
• Abstract（参考訳）: また、画像領域の$[0,1]^d$も考慮すると、$[0,1]^d$と$[0,1]^d$の交差を有効脅威モデルとみなさないため、確立された$l_1$-投射勾配降下(PGD)攻撃は最適以下であることを示す。 この効果的な脅威モデルにおける最急降下ステップの空間性について検討し、この集合への正確な投影が計算可能であり、より良い性能が得られることを示す。 さらに,小予算の反復であっても高い有効性を有する適応型PGDを提案する。 結果の$l_1$-APGDは強いホワイトボックス攻撃であり、以前の作業が $l_1$-robustness を過大評価していることを示している。 敵の訓練に$l_1$-APGDを使用すると、SOTA $l_1$-robustnessで堅牢な分類器が得られる。 最後に、$l_1$-apgd と square attack を$l_1$ から $l_1$-autoattack に適応させることで、$[0,1]^d$ と交差する $l_1$-ball の脅威モデルの敵対的ロバスト性を確実に評価する。

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