Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse Coding Frontend for Robust Neural Networks

論文の概要: Sparse Coding Frontend for Robust Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05353v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 11:14:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-14 00:23:01.066161
Title: Sparse Coding Frontend for Robust Neural Networks
Title（参考訳）: ロバストニューラルネットワークのためのスパース符号化フロントエンド
Authors: Can Bakiskan, Metehan Cekic, Ahmet Dundar Sezer, Upamanyu Madhow
Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、小さくて逆向きに作られた摂動に弱いことが知られている。現在の対人攻撃に対する防御方法は、対人訓練の変種である。本稿では,クリーン画像に基づくスパース符号化に基づく根本的に異なる防御手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.36192454455449
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Deep Neural Networks are known to be vulnerable to small, adversarially crafted, perturbations. The current most effective defense methods against these adversarial attacks are variants of adversarial training. In this paper, we introduce a radically different defense trained only on clean images: a sparse coding based frontend which significantly attenuates adversarial attacks before they reach the classifier. We evaluate our defense on CIFAR-10 dataset under a wide range of attack types (including Linf , L2, and L1 bounded attacks), demonstrating its promise as a general-purpose approach for defense.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、小さくて逆向きに作られた摂動に弱いことが知られている。これらの攻撃に対する最も効果的な防御方法は、敵の訓練の変種である。本稿では,クリーンな画像に対してのみ訓練される過激な防御について紹介する: スパースコーディングベースのフロントエンドは,分類器に到達する前に,敵の攻撃を著しく弱めている。我々は,CIFAR-10データセットに対する防衛をLinf,L2,L1境界攻撃を含む広範囲な攻撃タイプで評価し,防衛の汎用的アプローチとしての可能性を実証した。

関連論文リスト

Edge-Only Universal Adversarial Attacks in Distributed Learning [49.546479320670464]
本研究では,攻撃者がモデルのエッジ部分のみにアクセスした場合に,ユニバーサルな敵攻撃を発生させる可能性について検討する。提案手法は, エッジ側の重要な特徴を活用することで, 未知のクラウド部分において, 効果的な誤予測を誘導できることを示唆する。 ImageNetの結果は、未知のクラウド部分に対する強力な攻撃伝達性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:06:24Z)
Meta Invariance Defense Towards Generalizable Robustness to Unknown Adversarial Attacks [62.036798488144306]
現在の防衛は主に既知の攻撃に焦点を当てているが、未知の攻撃に対する敵意の強固さは見過ごされている。メタ不変防衛(Meta Invariance Defense, MID)と呼ばれる攻撃非依存の防御手法を提案する。 MIDは高レベルの画像分類と低レベルの頑健な画像再生における攻撃抑制において,知覚不能な逆方向の摂動に対して同時に頑健性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-04T10:10:38Z)
MPAT: Building Robust Deep Neural Networks against Textual Adversarial Attacks [4.208423642716679]
本稿では,敵対的攻撃に対する堅牢な深層ニューラルネットワーク構築のための悪質な摂動に基づく敵対的訓練法を提案する。具体的には、悪意のある摂動を伴う敵例を生成するために、多段階の悪意のあるサンプル生成戦略を構築する。本研究では, 目標達成のために, 目標達成のための新たな訓練目標関数を, 本来のタスクの性能を損なうことなく採用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T01:49:18Z)
Adversary Aware Continual Learning [3.3439097577935213]
Adversaryは、テスト時に特定のタスクやクラスを意図的に忘れるように、少量の誤報をモデルに導入することができる。我々は,攻撃者のバックドアパターンを人間には認識不能にすることで,攻撃者の主要な強みを隠蔽し,攻撃者の知覚不能パターンを超過する知覚的(強者)パターンを学習することを提案する。提案手法は,攻撃者の目標タスク,攻撃者の目標クラス,攻撃者の許容できないパターンを知らずに,クラスインクリメンタル学習アルゴリズムの性能を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-27T19:49:50Z)
Improving the Adversarial Robustness for Speaker Verification by Self-Supervised Learning [95.60856995067083]
この研究は、特定の攻撃アルゴリズムを知らずにASVの敵防衛を行う最初の試みの一つである。本研究の目的は,1) 対向摂動浄化と2) 対向摂動検出の2つの視点から対向防御を行うことである。実験の結果, 検出モジュールは, 約80%の精度で対向検体を検出することにより, ASVを効果的に遮蔽することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-01T07:10:54Z)
Universal Adversarial Training with Class-Wise Perturbations [78.05383266222285]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-07T09:05:49Z)
Mitigating Gradient-based Adversarial Attacks via Denoising and Compression [7.305019142196582]
深層ニューラルネットワークに対する勾配に基づく逆攻撃は深刻な脅威となる。それらは、任意のネットワークのテストデータに不可避な摂動を追加することでデプロイできる。デノイジングと寸法減少は、そのような攻撃に対抗するために調査された2つの異なる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-03T22:57:01Z)
Combating Adversaries with Anti-Adversaries [118.70141983415445]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-26T09:36:59Z)
A Self-supervised Approach for Adversarial Robustness [105.88250594033053]
敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの視覚システムにおいて破滅的な誤りを引き起こす可能性がある。本稿では,入力空間における自己教師型対向学習機構を提案する。これは、反逆攻撃に対する強力な堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-08T20:42:39Z)
Adversarial Feature Desensitization [12.401175943131268]
本稿では,ドメイン適応分野からの洞察を基盤とした,対向ロバスト性に対する新しいアプローチを提案する。提案手法は,入力の逆方向の摂動に対して不変な特徴を学習することを目的として,AFD(Adversarial Feature Desensitization)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-08T14:20:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。