論文の概要: A Uniform Framework for Anomaly Detection in Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03092v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 22:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 16:08:19.739659
• Title: A Uniform Framework for Anomaly Detection in Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおける異常検出のための一様枠組み
• Authors: Fangzhen Zhao, Chenyi Zhang, Naipeng Dong, Zefeng You, Zhenxin Wu
• Abstract要約: 異常入力のクラスを3つ検討する。 1)DNNとは異なる分布からの自然な入力は、OOD(Out-of-Distribution)サンプルとして訓練される。 2) 攻撃者によるIDから生成された入力は、しばしば敵(AD)サンプルとして知られ、(3)無意味なデータから生成されたノイズ(NS)サンプルである。 事前学習したDNNに対して,これらすべての異常を検出することを目的としたフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5099811144731619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNN) can achieve high performance when applied to In-Distribution (ID) data which come from the same distribution as the training set. When presented with anomaly inputs not from the ID, the outputs of a DNN should be regarded as meaningless. However, modern DNN often predict anomaly inputs as an ID class with high confidence, which is dangerous and misleading. In this work, we consider three classes of anomaly inputs, (1) natural inputs from a different distribution than the DNN is trained for, known as Out-of-Distribution (OOD) samples, (2) crafted inputs generated from ID by attackers, often known as adversarial (AD) samples, and (3) noise (NS) samples generated from meaningless data. We propose a framework that aims to detect all these anomalies for a pre-trained DNN. Unlike some of the existing works, our method does not require preprocessing of input data, nor is it dependent to any known OOD set or adversarial attack algorithm. Through extensive experiments over a variety of DNN models for the detection of aforementioned anomalies, we show that in most cases our method outperforms state-of-the-art anomaly detection methods in identifying all three classes of anomalies.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングセットと同じ分布から得られるIn-Distribution(ID)データに適用した場合、高いパフォーマンスを達成することができる。 id からの異常入力が提示された場合、dnn の出力は無意味と見なされるべきである。 しかし、現代のDNNは、しばしば異常入力を高い信頼度を持つIDクラスとして予測し、危険で誤解を招く。 本研究では,(1)DNNと異なる分布からの自然な入力をトレーニングし,そのサンプルをOOD(Out-of-Distribution)、(2)攻撃者によるIDから生成された入力をAD(Adversarial)サンプル,(3)無意味なデータから生成されたノイズ(NS)サンプルという,3種類の異常入力を考察する。 事前学習したDNNに対して,これらの異常を検知するフレームワークを提案する。 既存の研究と異なり、我々の手法は入力データの事前処理を必要としないし、既知のOODセットや敵攻撃アルゴリズムにも依存しない。 上記の異常検出のための様々なdnnモデルに関する広範囲な実験を通じて,本手法が3種類の異常の同定において最先端の異常検出法を上回っていることを示す。

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