論文の概要: A Perceptual Distortion Reduction Framework for Adversarial Perturbation Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00278v1
• Date: Sat, 1 May 2021 15:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 14:10:56.800992
• Title: A Perceptual Distortion Reduction Framework for Adversarial Perturbation Generation
• Title（参考訳）: 対向摂動生成のための知覚歪み低減フレームワーク
• Authors: Ruijie Yang, Yunhong Wang and Yuanfang Guo
• Abstract要約: 2つの観点からこの問題に対処するための知覚的歪み低減フレームワークを提案する。 知覚的歪みの制約を提案し,それを敵攻撃の客観的機能に追加し,知覚的歪みと攻撃成功率を共同で最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.6157191438473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of the adversarial attack methods suffer from large perceptual distortions such as visible artifacts, when the attack strength is relatively high. These perceptual distortions contain a certain portion which contributes less to the attack success rate. This portion of distortions, which is induced by unnecessary modifications and lack of proper perceptual distortion constraint, is the target of the proposed framework. In this paper, we propose a perceptual distortion reduction framework to tackle this problem from two perspectives. We guide the perturbation addition process to reduce unnecessary modifications by proposing an activated region transfer attention mask, which intends to transfer the activated regions of the target model from the correct prediction to incorrect ones. Note that an ensemble model is adopted to predict the activated regions of the unseen models in the black-box setting of our framework. Besides, we propose a perceptual distortion constraint and add it into the objective function of adversarial attack to jointly optimize the perceptual distortions and attack success rate. Extensive experiments have verified the effectiveness of our framework on several baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 敵の攻撃方法のほとんどは、攻撃強度が比較的高い場合、目に見えるアーティファクトのような大きな知覚的歪みに苦しむ。 これらの知覚的歪みは、攻撃の成功率にあまり寄与しない部分を含む。 この歪みの一部は、不要な修正と適切な知覚歪み制約の欠如によって引き起こされるものであり、提案フレームワークのターゲットとなっている。 本稿では,2つの視点からこの問題に取り組むための知覚的歪み低減枠組みを提案する。 対象モデルの活性化された領域を正しい予測から間違ったものに転送しようとする活性化領域移動注意マスクを提案することにより、不必要な修正を減らすために摂動付加過程を指導する。 フレームワークのブラックボックス設定において、未知のモデルの活性化領域を予測するためにアンサンブルモデルを採用することに注意。 また,知覚的歪みの制約を提案し,それを敵攻撃の客観的機能に追加し,知覚的歪みと攻撃成功率を共同で最適化する。 大規模実験により,本フレームワークの有効性が検証された。

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