論文の概要: KATANA: Simple Post-Training Robustness Using Test Time Augmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08191v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 19:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 14:47:31.067687
• Title: KATANA: Simple Post-Training Robustness Using Test Time Augmentations
• Title（参考訳）: カタナ:テスト時間拡張を用いた簡易なトレーニング後のロバストネス
• Authors: Gilad Cohen, Raja Giryes
• Abstract要約: このような攻撃に対する先導的な防御は、DNNが敵の攻撃に対して堅牢であるように訓練される技術である敵の訓練である。 そこで本稿では,既存の事前学習型DNNを重みを変更せずに堅牢化する,シンプルで使いやすいKATANA手法を提案する。 我々の戦略は、自然画像の分類に最小限の妥協を伴い、様々な攻撃に対する最先端の敵対的堅牢性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.28906786793494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although Deep Neural Networks (DNNs) achieve excellent performance on many real-world tasks, they are highly vulnerable to adversarial attacks. A leading defense against such attacks is adversarial training, a technique in which a DNN is trained to be robust to adversarial attacks by introducing adversarial noise to its input. This procedure is effective but must be done during the training phase. In this work, we propose a new simple and easy-to-use technique, KATANA, for robustifying an existing pretrained DNN without modifying its weights. For every image, we generate N randomized Test Time Augmentations (TTAs) by applying diverse color, blur, noise, and geometric transforms. Next, we utilize the DNN's logits output to train a simple random forest classifier to predict the real class label. Our strategy achieves state-of-the-art adversarial robustness on diverse attacks with minimal compromise on the natural images' classification. We test KATANA also against two adaptive white-box attacks and it shows excellent results when combined with adversarial training. Code is available in https://github.com/giladcohen/KATANA.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの現実世界のタスクにおいて優れた性能を発揮するが、敵の攻撃に対して非常に脆弱である。 このような攻撃に対する先導的な防御は、敵の訓練であり、DNNはその入力に敵の雑音を導入することによって敵の攻撃に対して堅牢に訓練される。 この手順は効果的であるが、訓練段階で行う必要がある。 そこで本研究では,既存のトレーニング済みDNNを重みを変更せずに堅牢化する,シンプルで使いやすいKATANA手法を提案する。 各画像に対して、多彩な色、ぼやけ、雑音、幾何変換を適用して、ランダム化テスト時間拡張(TTA)を生成する。 次に、DNNのロジット出力を利用して、単純なランダムな森林分類器を訓練し、実クラスラベルを予測する。 我々の戦略は、自然画像の分類に最小限の妥協を伴い、様々な攻撃に対する最先端の敵対的堅牢性を達成する。 また,2つの適応的ホワイトボックス攻撃に対してカタナを試験し,対人訓練と組み合わせて優れた結果を示した。 コードはhttps://github.com/giladcohen/KATANAで入手できる。

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