論文の概要: Combating Adversaries with Anti-Adversaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14347v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 09:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 20:27:10.707753
• Title: Combating Adversaries with Anti-Adversaries
• Title（参考訳）: 反敵と敵対するさま
• Authors: Motasem Alfarra, Juan C. P\'erez, Ali Thabet, Adel Bibi, Philip H. S. Torr, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 特に、我々の層は、逆の層とは反対の方向に入力摂動を生成します。 我々は,我々の階層と名目および頑健に訓練されたモデルを組み合わせることで,我々のアプローチの有効性を検証する。 我々の対向層は、クリーンな精度でコストを伴わずにモデルロバスト性を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.70141983415445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to small input perturbations known as adversarial attacks. Inspired by the fact that these adversaries are constructed by iteratively minimizing the confidence of a network for the true class label, we propose the anti-adversary layer, aimed at countering this effect. In particular, our layer generates an input perturbation in the opposite direction of the adversarial one, and feeds the classifier a perturbed version of the input. Our approach is training-free and theoretically supported. We verify the effectiveness of our approach by combining our layer with both nominally and robustly trained models, and conduct large scale experiments from black-box to adaptive attacks on CIFAR10, CIFAR100 and ImageNet. Our anti-adversary layer significantly enhances model robustness while coming at no cost on clean accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、敵攻撃として知られる小さな入力摂動に弱い。 これらの敵は,真のクラスラベルに対するネットワークの信頼性を反復的に最小化することで構築されているという事実に着想を得て,この効果に対抗するための反敵層を提案する。 特に、我々の層は、逆の層と反対の方向に入力摂動を生成し、分類器に入力の摂動バージョンを供給します。 我々のアプローチはトレーニングフリーであり、理論的にサポートされている。 本手法の有効性を名目上およびロバストに訓練されたモデルと組み合わせることで検証し, ブラックボックスからcifar10, cifar100, imagenetへの適応攻撃まで大規模実験を行った。 我々の対向層は、クリーンな精度でコストをかけずにモデルロバスト性を著しく向上させる。

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