論文の概要: Medical Aegis: Robust adversarial protectors for medical images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10969v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 03:17:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 02:33:58.136514
- Title: Medical Aegis: Robust adversarial protectors for medical images
- Title(参考訳): 医用eegis : 医用画像のロバストな対向プロテクター
- Authors: Qingsong Yao, Zecheng He and S. Kevin Zhou
- Abstract要約: 本稿では,医療用イージス(Messical Aegis)と呼ばれる新しい対角防御システムを提案する。
医学的エージは、医学的イメージに対する強力な適応的敵の攻撃にうまく対処した文献における最初の防衛である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.867914513513451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural network based medical image systems are vulnerable to adversarial
examples. Many defense mechanisms have been proposed in the literature,
however, the existing defenses assume a passive attacker who knows little about
the defense system and does not change the attack strategy according to the
defense. Recent works have shown that a strong adaptive attack, where an
attacker is assumed to have full knowledge about the defense system, can easily
bypass the existing defenses. In this paper, we propose a novel adversarial
example defense system called Medical Aegis. To the best of our knowledge,
Medical Aegis is the first defense in the literature that successfully
addresses the strong adaptive adversarial example attacks to medical images.
Medical Aegis boasts two-tier protectors: The first tier of Cushion weakens the
adversarial manipulation capability of an attack by removing its high-frequency
components, yet posing a minimal effect on classification performance of the
original image; the second tier of Shield learns a set of per-class DNN models
to predict the logits of the protected model. Deviation from the Shield's
prediction indicates adversarial examples. Shield is inspired by the
observations in our stress tests that there exist robust trails in the shallow
layers of a DNN model, which the adaptive attacks can hardly destruct.
Experimental results show that the proposed defense accurately detects adaptive
attacks, with negligible overhead for model inference.
- Abstract(参考訳): ディープニューラルネットワークに基づく医療画像システムは、敵の例に弱い。
多くの防御機構が文献で提案されているが、既存の防御機構は防御システムについてほとんど知らない受動的攻撃者であり、防御に従って攻撃戦略を変更することはない。
近年の研究では、攻撃者が防衛システムに関する完全な知識を持っていると仮定された強力な適応攻撃は、既存の防御を容易にバイパスできることが示されている。
本稿では,医療用イージスと呼ばれる新しい敵用防御システムを提案する。
私たちの知る限りでは、医療用エージスは、医療画像に対する強力な適応的敵意攻撃にうまく対処した文献の中で、最初の防御力である。
クッションの第1層は、その高周波成分を除去することで攻撃の敵の操作能力を弱め、元の画像の分類性能に最小限の影響を及ぼし、シールドの第2層は保護されたモデルのロジットを予測するためにクラス毎のDNNモデルを学習する。
シールドの予測からの逸脱は敵の例を示している。
Shieldは、DNNモデルの浅い層にロバストなトレイルが存在するという、我々のストレステストの観察から着想を得たものです。
実験の結果,モデル推論のオーバーヘッドを無視して適応攻撃を正確に検出できることがわかった。
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