論文の概要: Target Model Agnostic Adversarial Attacks with Query Budgets on Language Understanding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07047v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 17:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 08:53:08.466043
• Title: Target Model Agnostic Adversarial Attacks with Query Budgets on Language Understanding Models
• Title（参考訳）: 言語理解モデルにおける問合せ予算を伴うターゲットモデル非依存逆攻撃
• Authors: Jatin Chauhan, Karan Bhukar, Manohar Kaul
• Abstract要約: 攻撃対象モデルに対して高い攻撃伝達性を有する目標モデル逆攻撃法を提案する。 実験により,本手法は,限られたクエリ予算の制約の下で,高度に伝達可能な文を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.738950386902518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite significant improvements in natural language understanding models with the advent of models like BERT and XLNet, these neural-network based classifiers are vulnerable to blackbox adversarial attacks, where the attacker is only allowed to query the target model outputs. We add two more realistic restrictions on the attack methods, namely limiting the number of queries allowed (query budget) and crafting attacks that easily transfer across different pre-trained models (transferability), which render previous attack models impractical and ineffective. Here, we propose a target model agnostic adversarial attack method with a high degree of attack transferability across the attacked models. Our empirical studies show that in comparison to baseline methods, our method generates highly transferable adversarial sentences under the restriction of limited query budgets.
• Abstract（参考訳）: BERTやXLNetのようなモデルが登場したことで、自然言語理解モデルの大幅な改善があったが、これらのニューラルネットワークベースの分類器はブラックボックスの敵攻撃に対して脆弱であり、攻撃者はターゲットモデルの出力をクエリすることしか許されない。 すなわち、許容されるクエリ数(クエリ予算)の制限と、前回の攻撃モデルを非現実的かつ非効率にするために、異なる事前訓練されたモデル(転送可能性)を容易に転送できる攻撃の作成である。 本稿では,攻撃対象モデルに対して高い攻撃伝達性を有するターゲットモデル非攻撃攻撃法を提案する。 提案手法は, 基本手法と比較して, 限られたクエリ予算の制約の下で, 高い変換可能な文を生成する。

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