論文の概要: Universal Adversarial Attack on Deep Learning Based Prognostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07142v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 08:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 15:10:51.644239
• Title: Universal Adversarial Attack on Deep Learning Based Prognostics
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく予後予測に対する普遍的敵意攻撃
• Authors: Arghya Basak, Pradeep Rathore, Sri Harsha Nistala, Sagar Srinivas, Venkataramana Runkana
• Abstract要約: 本稿では,不当な回帰に基づくRUL予測モデルに対する特別な知覚不可能な雑音である,普遍的対向摂動の概念を提案する。 入力データの任意のインスタンスに普遍的逆摂動を加えると、モデルが予測した出力の誤差が増加することを示す。 さらに, 摂動強度の変動がRUL予測モデルに与える影響を実証し, 摂動強度の増加に伴いモデル精度が低下することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning-based time series models are being extensively utilized in engineering and manufacturing industries for process control and optimization, asset monitoring, diagnostic and predictive maintenance. These models have shown great improvement in the prediction of the remaining useful life (RUL) of industrial equipment but suffer from inherent vulnerability to adversarial attacks. These attacks can be easily exploited and can lead to catastrophic failure of critical industrial equipment. In general, different adversarial perturbations are computed for each instance of the input data. This is, however, difficult for the attacker to achieve in real time due to higher computational requirement and lack of uninterrupted access to the input data. Hence, we present the concept of universal adversarial perturbation, a special imperceptible noise to fool regression based RUL prediction models. Attackers can easily utilize universal adversarial perturbations for real-time attack since continuous access to input data and repetitive computation of adversarial perturbations are not a prerequisite for the same. We evaluate the effect of universal adversarial attacks using NASA turbofan engine dataset. We show that addition of universal adversarial perturbation to any instance of the input data increases error in the output predicted by the model. To the best of our knowledge, we are the first to study the effect of the universal adversarial perturbation on time series regression models. We further demonstrate the effect of varying the strength of perturbations on RUL prediction models and found that model accuracy decreases with the increase in perturbation strength of the universal adversarial attack. We also showcase that universal adversarial perturbation can be transferred across different models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースの時系列モデルは、プロセス制御と最適化、資産モニタリング、診断、予測メンテナンスのために、エンジニアリングと製造産業で広く利用されている。 これらのモデルは、産業機器の残りの有用寿命(rul)の予測に大きな改善が見られたが、敵対的攻撃に固有の脆弱性が生じた。 これらの攻撃は容易に利用でき、重要な産業機器の破滅的な失敗につながる可能性がある。 一般に、入力データのインスタンスごとに異なる逆摂動が計算される。 しかし、高い計算要求と入力データへの干渉のないアクセスの欠如により、攻撃者がリアルタイムに達成することは困難である。 そこで本論文では,ユール回帰に基づくrul予測モデルに対して,特別な非知覚雑音である普遍的逆摂動の概念を提案する。 攻撃者は、入力データへの連続的なアクセスと、敵の摂動の反復計算が同じ前提条件ではないため、リアルタイム攻撃に普遍的な摂動を利用することができる。 我々は、nasaのターボファンエンジンデータセットを用いて、普遍的な敵意攻撃の効果を評価する。 入力データの任意のインスタンスに普遍的逆摂動を加えると、モデルが予測した出力の誤差が増加することを示す。 私たちの知る限りでは、私たちは時系列回帰モデルに対する普遍的な逆摂動の影響を初めて研究しました。 さらに, 摂動強度の変動がRUL予測モデルに与える影響を実証し, 対角攻撃の摂動強度の増加に伴いモデル精度が低下することを示した。 また、普遍的対向摂動は異なるモデル間で伝達可能であることを示す。

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