論文の概要: RAILS: A Robust Adversarial Immune-inspired Learning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02840v1
• Date: Sun, 27 Jun 2021 17:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-11 11:32:50.193420
• Title: RAILS: A Robust Adversarial Immune-inspired Learning System
• Title（参考訳）: RAILS:ロバストな対人免疫誘発学習システム
• Authors: Ren Wang, Tianqi Chen, Stephen Lindsly, Cooper Stansbury, Alnawaz Rehemtulla, Indika Rajapakse, Alfred Hero
• Abstract要約: 適応免疫システム(RAILS)にインスパイアされた新しい対人防御フレームワークを開発する。 RAILSは、堅牢性(多様性)と正確性(特異性)のトレードオフを示す PGD攻撃では、RAILSは、標準精度を損なうことなく、それぞれ5.62%、12.5%、および10.32%の既存の手法よりも堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.772880825645819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks against deep neural networks (DNNs) are continuously evolving, requiring increasingly powerful defense strategies. We develop a novel adversarial defense framework inspired by the adaptive immune system: the Robust Adversarial Immune-inspired Learning System (RAILS). Initializing a population of exemplars that is balanced across classes, RAILS starts from a uniform label distribution that encourages diversity and debiases a potentially corrupted initial condition. RAILS implements an evolutionary optimization process to adjust the label distribution and achieve specificity towards ground truth. RAILS displays a tradeoff between robustness (diversity) and accuracy (specificity), providing a new immune-inspired perspective on adversarial learning. We empirically validate the benefits of RAILS through several adversarial image classification experiments on MNIST, SVHN, and CIFAR-10 datasets. For the PGD attack, RAILS is found to improve the robustness over existing methods by >= 5.62%, 12.5% and 10.32%, respectively, without appreciable loss of standard accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する敵対的攻撃は継続的に進化し、ますます強力な防衛戦略を必要としている。 本稿では,ロバスト免疫誘導学習システム(RAILS)の適応免疫システムにヒントを得た,新たな対人防御フレームワークを開発する。 RAILSは、クラス間でバランスの取れた模範者の集団を初期化し、多様性を奨励し、潜在的に腐敗した初期条件を脱臭する均一なラベル分布から始める。 RAILSは、ラベルの分布を調整し、真理への特異性を達成するための進化的最適化プロセスを実装している。 RAILSは、堅牢性(多様性)と正確性(特異性)のトレードオフを示し、敵対的学習に対する新たな免疫に触発された視点を提供する。 我々は,MNIST,SVHN,CIFAR-10データセット上の複数の逆画像分類実験を通じて,RAILSの利点を実証的に検証した。 PGD攻撃では、RAILSは、標準精度を損なうことなく、それぞれ5.62%、12.5%、および10.32%の既存の手法よりも堅牢性を向上させる。

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