論文の概要: EvoBA: An Evolution Strategy as a Strong Baseline forBlack-Box Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05754v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 21:55:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 02:08:35.741296
• Title: EvoBA: An Evolution Strategy as a Strong Baseline forBlack-Box Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: EvoBA: ブラックボックス攻撃の強力なベースラインとしての進化戦略
• Authors: Andrei Ilie, Marius Popescu, Alin Stefanescu
• Abstract要約: 我々は、驚くほど単純な進化的探索戦略に基づいて、ブラックボックスの敵攻撃を提案する。 $textbfEvoBA$は、より複雑な最先端攻撃と一致した結果を通じて、効率性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.338178373376446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has shown how easily white-box adversarial attacks can be applied to state-of-the-art image classifiers. However, real-life scenarios resemble more the black-box adversarial conditions, lacking transparency and usually imposing natural, hard constraints on the query budget. We propose $\textbf{EvoBA}$, a black-box adversarial attack based on a surprisingly simple evolutionary search strategy. $\textbf{EvoBA}$ is query-efficient, minimizes $L_0$ adversarial perturbations, and does not require any form of training. $\textbf{EvoBA}$ shows efficiency and efficacy through results that are in line with much more complex state-of-the-art black-box attacks such as $\textbf{AutoZOOM}$. It is more query-efficient than $\textbf{SimBA}$, a simple and powerful baseline black-box attack, and has a similar level of complexity. Therefore, we propose it both as a new strong baseline for black-box adversarial attacks and as a fast and general tool for gaining empirical insight into how robust image classifiers are with respect to $L_0$ adversarial perturbations. There exist fast and reliable $L_2$ black-box attacks, such as $\textbf{SimBA}$, and $L_{\infty}$ black-box attacks, such as $\textbf{DeepSearch}$. We propose $\textbf{EvoBA}$ as a query-efficient $L_0$ black-box adversarial attack which, together with the aforementioned methods, can serve as a generic tool to assess the empirical robustness of image classifiers. The main advantages of such methods are that they run fast, are query-efficient, and can easily be integrated in image classifiers development pipelines. While our attack minimises the $L_0$ adversarial perturbation, we also report $L_2$, and notice that we compare favorably to the state-of-the-art $L_2$ black-box attack, $\textbf{AutoZOOM}$, and of the $L_2$ strong baseline, $\textbf{SimBA}$.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、最先端の画像分類器に対して、ホワイトボックスの敵攻撃がいかに容易に適用できるかが示されている。 しかし、実際のシナリオは、よりブラックボックスの敵条件に似ており、透明性がなく、通常、クエリ予算に自然で厳しい制約を課す。 我々は、驚くほど単純な進化的探索戦略に基づくブラックボックス攻撃である$\textbf{EvoBA}$を提案する。 $\textbf{evoba}$はクエリ効率が高く、$l_0$の逆摂動を最小限に抑え、いかなる形式のトレーニングも必要としない。 $\textbf{evoba}$は、$\textbf{autozoom}$のようなより複雑なブラックボックス攻撃と一致する結果を通じて効率性と有効性を示す。 これは、単純で強力なベースラインブラックボックス攻撃である$\textbf{SimBA}$よりもクエリ効率が良く、同様のレベルの複雑さがある。 そこで本稿では,ブラックボックス攻撃の新たな強力なベースラインとして,画像分類器が$L_0$逆方向摂動に対していかに頑健であるかを実証的に把握するための,高速かつ汎用的なツールとして提案する。 高速で信頼性の高い$L_2$ブラックボックス攻撃があり、例えば$\textbf{SimBA}$や$L_{\infty}$ブラックボックス攻撃、例えば$\textbf{DeepSearch}$がある。 我々は,上記の手法と合わせて,画像分類器のロバスト性を評価する汎用ツールとして機能する,クエリ効率の高い$l_0$ブラックボックス攻撃として$\textbf{evoba}$を提案する。 このような方法の主な利点は、高速で、クエリ効率が高く、画像分類器の開発パイプラインに簡単に統合できる点である。 我々の攻撃は、$L_0$逆転摂動を最小化するが、$L_2$を報告し、最先端の$L_2$ black-box attack、$\textbf{AutoZOOM}$、$L_2$ strong baseline、$\textbf{SimBA}$と比較する。

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