論文の概要: Universal Adversarial Perturbations and Image Spam Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05469v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 14:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 18:22:51.590915
• Title: Universal Adversarial Perturbations and Image Spam Classifiers
• Title（参考訳）: universal adversarial perturbation とイメージスパム分類器
• Authors: Andy Phung and Mark Stamp
• Abstract要約: 画像スパムとは、画像に埋め込まれた電子メールである。 現代のディープラーニングベースの分類器は、典型的な画像スパムを検出するのにうまく機能する。 我々は,画像スパムに適応した「自然な摂動」を生成できる新しいトランスフォーメーションベースの敵攻撃を提案し,解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the name suggests, image spam is spam email that has been embedded in an image. Image spam was developed in an effort to evade text-based filters. Modern deep learning-based classifiers perform well in detecting typical image spam that is seen in the wild. In this chapter, we evaluate numerous adversarial techniques for the purpose of attacking deep learning-based image spam classifiers. Of the techniques tested, we find that universal perturbation performs best. Using universal adversarial perturbations, we propose and analyze a new transformation-based adversarial attack that enables us to create tailored "natural perturbations" in image spam. The resulting spam images benefit from both the presence of concentrated natural features and a universal adversarial perturbation. We show that the proposed technique outperforms existing adversarial attacks in terms of accuracy reduction, computation time per example, and perturbation distance. We apply our technique to create a dataset of adversarial spam images, which can serve as a challenge dataset for future research in image spam detection.
• Abstract（参考訳）: 名前が示すように、画像スパムは画像に埋め込まれたスパムメールだ。 画像スパムはテキストベースのフィルターを避けるために開発された。 現代のディープラーニングに基づく分類器は、野生で見られる典型的な画像スパムを検出するのによく機能する。 本章では,ディープラーニングに基づく画像スパム分類器を攻撃するために,多くの敵手法を評価する。 テストした手法のうち、普遍摂動が最善であることがわかった。 そこで本稿では, 画像スパムに適応した「自然な摂動」を生成可能な, 変換に基づく新たな対向攻撃を提案し, 解析する。 結果として得られるスパム画像は、集中した自然特徴の存在と普遍的な敵の摂動の両方から恩恵を受ける。 提案手法は, 精度の低下, 例ごとの計算時間, 摂動距離において, 既存の敵攻撃よりも優れていることを示す。 本手法は,画像スパム検出における今後の研究の課題データセットとして使用できる,敵対的スパム画像のデータセットの作成に応用する。

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