論文の概要: Performance Evaluation of Adversarial Attacks: Discrepancies and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11103v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 14:36:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 13:42:14.878513
• Title: Performance Evaluation of Adversarial Attacks: Discrepancies and Solutions
• Title（参考訳）: 対向攻撃の性能評価:不一致と解決法
• Authors: Jing Wu, Mingyi Zhou, Ce Zhu, Yipeng Liu, Mehrtash Harandi, Li Li
• Abstract要約: 機械学習モデルの堅牢性に挑戦するために、敵対攻撃方法が開発されました。 本稿では,Piece-wise Sampling Curving(PSC)ツールキットを提案する。 psc toolkitは計算コストと評価効率のバランスをとるオプションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.8695223602729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, adversarial attack methods have been developed to challenge the robustness of machine learning models. However, mainstream evaluation criteria experience limitations, even yielding discrepancies among results under different settings. By examining various attack algorithms, including gradient-based and query-based attacks, we notice the lack of a consensus on a uniform standard for unbiased performance evaluation. Accordingly, we propose a Piece-wise Sampling Curving (PSC) toolkit to effectively address the aforementioned discrepancy, by generating a comprehensive comparison among adversaries in a given range. In addition, the PSC toolkit offers options for balancing the computational cost and evaluation effectiveness. Experimental results demonstrate our PSC toolkit presents comprehensive comparisons of attack algorithms, significantly reducing discrepancies in practice.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習モデルのロバスト性に挑戦する攻撃手法が開発されている。 しかし、主要な評価基準は制限を経験し、異なる設定で結果に相違をもたらすことさえある。 グラデーションベースやクエリベースの攻撃を含む様々な攻撃アルゴリズムを調べることで、偏りのないパフォーマンス評価のための統一標準に関するコンセンサスが欠如していることに気付く。 そこで,本稿では,上記の不一致を効果的に解消するためのPSC(Piece-wise Smpling Curving)ツールキットを提案する。 さらに、PSCツールキットは計算コストと評価効率のバランスをとるオプションを提供する。 実験結果から,pscツールキットは攻撃アルゴリズムの包括的比較を行い,実際の差異を著しく低減した。

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