Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Bayesian Image Set Classification: A Defence Approach against Adversarial Attacks

論文の概要: Deep Bayesian Image Set Classification: A Defence Approach against Adversarial Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10217v1
Date: Mon, 23 Aug 2021 14:52:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-24 16:03:08.681921
Title: Deep Bayesian Image Set Classification: A Defence Approach against Adversarial Attacks
Title（参考訳）: ディープベイズ画像集合分類 : 敵対的攻撃に対する防御的アプローチ
Authors: Nima Mirnateghi, Syed Afaq Ali Shah, Mohammed Bennamoun
Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵にほぼ自信を持って騙される可能性がある。実際には、敵対的な例として知られる、注意深く摂動された画像に対するディープラーニングシステムの脆弱性は、物理世界のアプリケーションに深刻なセキュリティ上の脅威をもたらす。本稿では,幅広い敵攻撃に対する防御フレームワークとして,頑健なベイズ画像集合分類を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.48820298978333
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning has become an integral part of various computer vision systems in recent years due to its outstanding achievements for object recognition, facial recognition, and scene understanding. However, deep neural networks (DNNs) are susceptible to be fooled with nearly high confidence by an adversary. In practice, the vulnerability of deep learning systems against carefully perturbed images, known as adversarial examples, poses a dire security threat in the physical world applications. To address this phenomenon, we present, what to our knowledge, is the first ever image set based adversarial defence approach. Image set classification has shown an exceptional performance for object and face recognition, owing to its intrinsic property of handling appearance variability. We propose a robust deep Bayesian image set classification as a defence framework against a broad range of adversarial attacks. We extensively experiment the performance of the proposed technique with several voting strategies. We further analyse the effects of image size, perturbation magnitude, along with the ratio of perturbed images in each image set. We also evaluate our technique with the recent state-of-the-art defence methods, and single-shot recognition task. The empirical results demonstrate superior performance on CIFAR-10, MNIST, ETH-80, and Tiny ImageNet datasets.
Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングは、物体認識、顔認識、シーン理解に優れた業績により、様々なコンピュータビジョンシステムにおいて不可欠な部分となっている。しかし、ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵にほぼ自信を持って騙される可能性がある。実際には、注意深い摂動画像に対するディープラーニングシステムの脆弱性は、敵対的な例として知られ、物理的な世界のアプリケーションにおいて深刻なセキュリティの脅威となる。この現象に対処するために、我々は、我々の知識に対して、初めて、敵対的防御に基づくイメージセットを提示する。画像集合分類は、外見の多様性を扱う本質的な性質から、物体と顔の認識に例外的な性能を示した。本稿では,幅広い敵攻撃に対する防御フレームワークとして,頑健なベイズ画像集合分類を提案する。提案手法の性能を様々な投票戦略を用いて広範囲に実験する。さらに,各画像集合における摂動画像の比率とともに,画像サイズ,摂動大きさの影響を解析する。また,最新の防御手法とシングルショット認識タスクを用いて,本手法を評価した。 CIFAR-10, MNIST, ETH-80, Tiny ImageNetデータセットでは, 実験結果が優れていた。

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