論文の概要: Critical Checkpoints for Evaluating Defence Models Against Adversarial Attack and Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09039v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 06:15:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 12:59:28.247281
• Title: Critical Checkpoints for Evaluating Defence Models Against Adversarial Attack and Robustness
• Title（参考訳）: 敵攻撃とロバスト性に対する防衛モデル評価のための臨界チェックポイント
• Authors: Kanak Tekwani, Manojkumar Parmar
• Abstract要約: いくつかの一般的な欠陥は、非常に短期間に壊れた過去の防衛モデルで指摘されている。 本稿では,防衛モデルの健全性を構築・評価する上で考慮すべきチェックポイントがほとんどないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From past couple of years there is a cycle of researchers proposing a defence model for adversaries in machine learning which is arguably defensible to most of the existing attacks in restricted condition (they evaluate on some bounded inputs or datasets). And then shortly another set of researcher finding the vulnerabilities in that defence model and breaking it by proposing a stronger attack model. Some common flaws are been noticed in the past defence models that were broken in very short time. Defence models being broken so easily is a point of concern as decision of many crucial activities are taken with the help of machine learning models. So there is an utter need of some defence checkpoints that any researcher should keep in mind while evaluating the soundness of technique and declaring it to be decent defence technique. In this paper, we have suggested few checkpoints that should be taken into consideration while building and evaluating the soundness of defence models. All these points are recommended after observing why some past defence models failed and how some model remained adamant and proved their soundness against some of the very strong attacks.
• Abstract（参考訳）: 過去2年間から、マシンラーニングの敵に対する防御モデルを提案する研究者のサイクルがあり、制限条件下での既存の攻撃の多く(いくつかの境界付けられた入力やデータセット上で評価される)に対して、間違いなく防御可能である。 そして間もなく、別の研究者が防御モデルの脆弱性を発見し、より強力な攻撃モデルを提案した。 いくつかの一般的な欠陥は、非常に短期間に壊れた過去の防衛モデルで指摘されている。 防衛モデルは、機械学習モデルの助けを借りて多くの重要な活動を決定するため、簡単に破壊される。 そのため、この技術の健全性を評価し、それを適切な防御技術であると宣言しながら、研究者が心に留めておくべき防衛チェックポイントがまったく必要です。 本稿では,防衛モデルの健全性を構築・評価する上で考慮すべきチェックポイントがほとんどないことを示す。 これらの点は全て、過去の防衛モデルが失敗した理由と、あるモデルがどのようにアダクタンスのままで、非常に強力な攻撃に対してその健全さを証明したかを観察した後に推奨される。

関連論文リスト

• Versatile Defense Against Adversarial Attacks on Image Recognition [2.9980620769521513]
  現実の環境での敵の攻撃に対する防御は、アンチウイルスソフトの動作方法と比較することができる。 画像から画像への翻訳をベースとした防御手法が実現可能であると考えられる。 訓練されたモデルは、分類精度をほぼゼロから平均86%に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T01:48:01Z)
• Efficient Defense Against Model Stealing Attacks on Convolutional Neural Networks [0.548924822963045]
  モデル盗難攻撃は知的財産の盗難や他のセキュリティやプライバシーのリスクにつながる可能性がある。 モデル盗難攻撃に対する現在の最先端の防御は、予測確率に摂動を加えることを示唆している。 我々は、シンプルで効果的で効率的な防衛代替案を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T22:25:49Z)
• Isolation and Induction: Training Robust Deep Neural Networks against Model Stealing Attacks [51.51023951695014]
  既存のモデル盗難防衛は、被害者の後部確率に偽りの摂動を加え、攻撃者を誤解させる。 本稿では,モデルステルス防衛のための新規かつ効果的なトレーニングフレームワークである分離誘導(InI)を提案する。 モデルの精度を損なうモデル予測に摂動を加えるのとは対照的に、我々はモデルを訓練して、盗むクエリに対して非形式的なアウトプットを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T05:54:01Z)
• Randomness in ML Defenses Helps Persistent Attackers and Hinders Evaluators [49.52538232104449]
  堅牢なMLディフェンスを設計することがますます重要になっている。 近年の研究では、当初最先端の攻撃に抵抗する多くの防衛は、適応的な敵によって破壊される可能性があることが判明している。 我々は、防御設計をシンプルにし、ホワイトボックスの防御は可能な限りランダム性を損なうべきだと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T01:33:31Z)
• MultiRobustBench: Benchmarking Robustness Against Multiple Attacks [86.70417016955459]
  機械学習(ML)モデルに対するマルチアタックを検討するための,最初の統一フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、テストタイムの敵について異なるレベルの学習者の知識をモデル化することができる。 9種類の攻撃に対して16種類の防御モデルの有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T20:26:39Z)
• Evaluating the Adversarial Robustness of Adaptive Test-time Defenses [60.55448652445904]
  このような適応型テストタイムディフェンスを分類し、その潜在的なメリットと欠点を説明します。 残念なことに、適切な評価を行うと、静的モデルが大幅に改善されることはない。 推論コストを同時に増加しながら、基盤となる静的モデルを弱めるものもあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T12:11:40Z)
• Fighting Gradients with Gradients: Dynamic Defenses against Adversarial Attacks [72.59081183040682]
  我々は,防御エントロピー最小化(dent)により,テスト中にモデルと入力に適応する動的防御を提案する。 dentは、CIFAR-10/100およびImageNetに対する、敵に訓練された防御と名指しで訓練されたモデルの堅牢性を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T17:55:07Z)
• SPECTRE: Defending Against Backdoor Attacks Using Robust Statistics [44.487762480349765]
  少量の中毒データは、攻撃者が特定した透かしによって、訓練されたモデルの行動を変える。 堅牢な共分散推定を用いて,破損したデータのスペクトルシグネチャを増幅する,新たな防御アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T20:49:40Z)
• MAD-VAE: Manifold Awareness Defense Variational Autoencoder [0.0]
  本稿では,防衛モデルの堅牢性を改善するためのいくつかの手法を紹介する。 MNISTデータセットに関する広範な実験により,本アルゴリズムの有効性を実証した。 また,既存の逆潜時空間攻撃の適用可能性についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-31T09:04:25Z)
• Improving Robustness to Model Inversion Attacks via Mutual Information Regularization [12.079281416410227]
  本稿では,モデル逆転攻撃に対する防御機構について検討する。 MIは、ターゲット機械学習モデルへのアクセスからトレーニングデータ配布に関する情報を推測することを目的とした、プライバシ攻撃の一種である。 我々はMI攻撃に対するMID(Multual Information Regularization based Defense)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-11T06:02:44Z)
• Reliable evaluation of adversarial robustness with an ensemble of diverse parameter-free attacks [65.20660287833537]
  本稿では,最適段差の大きさと目的関数の問題による障害を克服するPGD攻撃の2つの拡張を提案する。 そして、我々の新しい攻撃と2つの補完的な既存の攻撃を組み合わせることで、パラメータフリーで、計算に手頃な価格で、ユーザに依存しない攻撃のアンサンブルを形成し、敵の堅牢性をテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T18:15:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。