論文の概要: Neural Network Adversarial Attack Method Based on Improved Genetic Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01818v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 04:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 23:34:27.876889
• Title: Neural Network Adversarial Attack Method Based on Improved Genetic Algorithm
• Title（参考訳）: 改良された遺伝的アルゴリズムに基づくニューラルネットワーク逆攻撃法
• Authors: Dingming Yang, Yanrong Cui, Hongqiang Yuan
• Abstract要約: 改良された遺伝的アルゴリズムに基づくニューラルネットワーク逆攻撃法を提案する。 この方法は、ニューラルネットワークモデルの内部構造やパラメータ情報を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning algorithms are widely used in fields such as computer vision and natural language processing, but they are vulnerable to security threats from adversarial attacks because of their internal presence of a large number of nonlinear functions and parameters leading to their uninterpretability. In this paper, we propose a neural network adversarial attack method based on an improved genetic algorithm. The improved genetic algorithm improves the variation and crossover links based on the original genetic optimization algorithm, which greatly improves the iteration efficiency and shortens the running time. The method does not need the internal structure and parameter information of the neural network model, and it can obtain the adversarial samples with high confidence in a short time by the classification and confidence information of the neural network. The experimental results show that the method in this paper has a wide range of applicability and high efficiency for the model, and provides a new idea for the adversarial attack.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムはコンピュータビジョンや自然言語処理といった分野で広く使われているが、多くの非線形関数やパラメータが内部に存在するため、敵の攻撃によるセキュリティの脅威に弱い。 本稿では,改良された遺伝的アルゴリズムに基づくニューラルネットワークの逆攻撃手法を提案する。 改良された遺伝的アルゴリズムは、元の遺伝的最適化アルゴリズムに基づくばらつきとクロスオーバーリンクを改善し、反復効率を大幅に改善し、実行時間を短縮する。 本手法では,ニューラルネットワークモデルの内部構造やパラメータ情報を必要とせず,ニューラルネットワークの分類と信頼性情報により,短時間で高い信頼性の対向サンプルを得ることができる。 実験結果から,本手法はモデルに対して幅広い適用性と高い効率性を示し,敵攻撃に対する新たな考え方を提供する。

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