論文の概要: Localized Uncertainty Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09222v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 03:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 16:13:59.060434
• Title: Localized Uncertainty Attacks
• Title（参考訳）: 局所不確かさ攻撃
• Authors: Ousmane Amadou Dia, Theofanis Karaletsos, Caner Hazirbas, Cristian Canton Ferrer, Ilknur Kaynar Kabul, Erik Meijer
• Abstract要約: 深層学習モデルに対する局所的不確実性攻撃を示す。 我々は、分類器が不確実な入力の領域のみを摂動することで、逆例を作成する。 $ell_p$ ballやパーターブ入力を無差別に検出する機能攻撃とは異なり、ターゲットとする変更は認識できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.36341602283533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The susceptibility of deep learning models to adversarial perturbations has stirred renewed attention in adversarial examples resulting in a number of attacks. However, most of these attacks fail to encompass a large spectrum of adversarial perturbations that are imperceptible to humans. In this paper, we present localized uncertainty attacks, a novel class of threat models against deterministic and stochastic classifiers. Under this threat model, we create adversarial examples by perturbing only regions in the inputs where a classifier is uncertain. To find such regions, we utilize the predictive uncertainty of the classifier when the classifier is stochastic or, we learn a surrogate model to amortize the uncertainty when it is deterministic. Unlike $\ell_p$ ball or functional attacks which perturb inputs indiscriminately, our targeted changes can be less perceptible. When considered under our threat model, these attacks still produce strong adversarial examples; with the examples retaining a greater degree of similarity with the inputs.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルの敵の摂動に対する感受性は、敵の例に新たな注目を集め、多くの攻撃を引き起こしている。 しかし、これらの攻撃のほとんどは、人間には受け入れがたい多くの敵の摂動を包含することができない。 本稿では,決定論的・確率的分類器に対する新たな脅威モデルである局所的不確実性攻撃について述べる。 この脅威モデルの下では,分類器が不確実な入力領域のみを摂動することで,逆例を生成する。 このような領域を見つけるために,分類器が確率的である場合や,決定論的である場合にその不確かさを和らげるために代用モデルを学習する際,分類器の予測不確実性を利用する。 入力を無差別に摂動させる機能攻撃である$\ell_p$ ballとは異なり、対象とする変更は知覚しにくい。 脅威モデルに基づく場合、これらの攻撃は依然として強い敵の例を生じさせ、その例は入力とより深い類似性を保っている。

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