論文の概要: Identification of Attack-Specific Signatures in Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06802v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 15:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 17:39:30.064869
• Title: Identification of Attack-Specific Signatures in Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 敵事例における攻撃特性の同定
• Authors: Hossein Souri, Pirazh Khorramshahi, Chun Pong Lau, Micah Goldblum, Rama Chellappa
• Abstract要約: 異なる攻撃アルゴリズムは, その効果だけでなく, 被害者の質的な影響も示している。 以上の結果から, 予測的対人攻撃は, 模擬モデルにおける成功率だけでなく, 被害者に対するより深い下流効果によって比較されるべきであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.17639067715379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adversarial attack literature contains a myriad of algorithms for crafting perturbations which yield pathological behavior in neural networks. In many cases, multiple algorithms target the same tasks and even enforce the same constraints. In this work, we show that different attack algorithms produce adversarial examples which are distinct not only in their effectiveness but also in how they qualitatively affect their victims. We begin by demonstrating that one can determine the attack algorithm that crafted an adversarial example. Then, we leverage recent advances in parameter-space saliency maps to show, both visually and quantitatively, that adversarial attack algorithms differ in which parts of the network and image they target. Our findings suggest that prospective adversarial attacks should be compared not only via their success rates at fooling models but also via deeper downstream effects they have on victims.
• Abstract（参考訳）: adversarial attack literatureには、ニューラルネットワークの病的行動をもたらす摂動を作るための無数のアルゴリズムが含まれている。 多くの場合、複数のアルゴリズムが同じタスクをターゲットにし、同じ制約を課す。 本研究では,異なる攻撃アルゴリズムが,その効果だけでなく,被害者の質的影響についても異なる敵例を生成することを示す。 まず、敵の例を作った攻撃アルゴリズムを判定できることを実証することから始める。 次に,パラメータ空間サルリエンシーマップの最近の進歩を利用して,視覚的および定量的に,攻撃アルゴリズムが対象とするネットワークと画像のどの部分で異なるかを示す。 以上の結果から, 攻撃は, 騙しモデルの成功率だけでなく, 被害者に対するより深い下流効果によって比較されるべきであることが示唆された。

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