論文の概要: Universal Adversarial Training with Class-Wise Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03000v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 09:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 13:01:18.145299
• Title: Universal Adversarial Training with Class-Wise Perturbations
• Title（参考訳）: クラスワイズ摂動を用いた普遍的対人訓練
• Authors: Philipp Benz, Chaoning Zhang, Adil Karjauv, In So Kweon
• Abstract要約: 敵の訓練は 敵の攻撃を防御するために 最も広く使われる方法です この作業では、UAPがすべてのクラスを等しく攻撃しないことがわかります。 我々は,対人訓練におけるクラスワイドUAPの利用を提案することで,SOTA UATを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.05383266222285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their overwhelming success on a wide range of applications, convolutional neural networks (CNNs) are widely recognized to be vulnerable to adversarial examples. This intriguing phenomenon led to a competition between adversarial attacks and defense techniques. So far, adversarial training is the most widely used method for defending against adversarial attacks. It has also been extended to defend against universal adversarial perturbations (UAPs). The SOTA universal adversarial training (UAT) method optimizes a single perturbation for all training samples in the mini-batch. In this work, we find that a UAP does not attack all classes equally. Inspired by this observation, we identify it as the source of the model having unbalanced robustness. To this end, we improve the SOTA UAT by proposing to utilize class-wise UAPs during adversarial training. On multiple benchmark datasets, our class-wise UAT leads superior performance for both clean accuracy and adversarial robustness against universal attack.
• Abstract（参考訳）: 幅広いアプリケーションで圧倒的に成功したにもかかわらず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は敵の例に弱いと広く認識されている。 この興味深い現象は敵の攻撃と防御技術との競争に繋がった。 これまでのところ、敵の訓練は敵の攻撃に対して最も広く用いられる方法である。 また、UAP(Universal Adversarial Inturbation)に対する防御も拡張されている。 sota universal adversarial training (uat) 法は、ミニバッチ内のすべてのトレーニングサンプルに対して単一の摂動を最適化する。 この研究で、UAPが全てのクラスを等しく攻撃しないことがわかった。 この観測に触発されて、不均衡なロバスト性を持つモデルの源として同定する。 この目的のために, 対人訓練におけるクラスワイドUAPの利用を提案することで, SOTA UATの改善を図る。 複数のベンチマークデータセットにおいて、我々のクラスワイドUATは、クリーンな精度とユニバーサルアタックに対する敵対的ロバスト性の両方において優れたパフォーマンスを導く。

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