論文の概要: Enhance transferability of adversarial examples with model architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13625v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 09:05:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 15:41:31.062177
• Title: Enhance transferability of adversarial examples with model architecture
• Title（参考訳）: モデルアーキテクチャによる逆例のエンハンス転送可能性
• Authors: Mingyuan Fan, Wenzhong Guo, Shengxing Yu, Zuobin Ying, Ximeng Liu
• Abstract要約: 敵の例の転送性は、ブラックボックスの敵攻撃を開始する上で重要である。 本稿では,新しい視点,すなわち適合モデルアーキテクチャの設計から,過度に適合する問題を緩和することを提案する。 MMAをベースとした対向的な例の転送可能性は他の最先端モデルアーキテクチャを最大40%上回り、オーバーヘッドは同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.340413471204478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transferability of adversarial examples is of critical importance to launch black-box adversarial attacks, where attackers are only allowed to access the output of the target model. However, under such a challenging but practical setting, the crafted adversarial examples are always prone to overfitting to the proxy model employed, presenting poor transferability. In this paper, we suggest alleviating the overfitting issue from a novel perspective, i.e., designing a fitted model architecture. Specifically, delving the bottom of the cause of poor transferability, we arguably decompose and reconstruct the existing model architecture into an effective model architecture, namely multi-track model architecture (MMA). The adversarial examples crafted on the MMA can maximumly relieve the effect of model-specified features to it and toward the vulnerable directions adopted by diverse architectures. Extensive experimental evaluation demonstrates that the transferability of adversarial examples based on the MMA significantly surpass other state-of-the-art model architectures by up to 40% with comparable overhead.
• Abstract（参考訳）: 敵のサンプルの転送性は、攻撃者がターゲットモデルの出力にしかアクセスできないブラックボックスの敵攻撃を起動する上で非常に重要である。 しかし、このような困難な現実的な状況下では、製作された敵の例は、常に採用されるプロキシモデルに過度に適合する傾向にあり、転送性が劣る。 本稿では,新しい視点,すなわち適合型モデルアーキテクチャの設計から,オーバーフィット問題を軽減することを提案する。 具体的には、転送可能性の低下の原因の底を掘り下げて、既存のモデルアーキテクチャを効果的モデルアーキテクチャ、すなわちマルチトラックモデルアーキテクチャ(MMA)に分解して再構築する。 MMAで作られた敵の例は、様々なアーキテクチャで採用されている脆弱な方向に対するモデル特定特徴の影響を最大限に軽減することができる。 大規模な実験的評価により、MMAに基づく敵対的な例の転送可能性は他の最先端モデルアーキテクチャを40%以上上回った。

関連論文リスト

• Scaling Laws for Black box Adversarial Attacks [37.744814957775965]
  敵の例では、クロスモデル転送可能性を示し、ブラックボックスモデルを攻撃することができる。 モデルアンサンブルは、複数のサロゲートモデルを同時に攻撃することで、転送可能性を改善する効果的な戦略である。 スケールされた攻撃はセマンティクスにおいてより良い解釈可能性をもたらし、モデルの共通の特徴がキャプチャーされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T08:14:37Z)
• On the Adversarial Transferability of Generalized "Skip Connections" [83.71752155227888]
  スキップ接続は、より深く、より強力な現代のディープモデルにとって重要な要素である。 バックプロパゲーションにおいて、バックプロパゲーション中に、スキップ接続からより多くの勾配を用いることで、高い転送性を持つ逆例を作成できることが分かる。 本稿では,ResNet,Transformer,Inceptions,Neural Architecture Search,Large Language Modelsなど,さまざまなモデルに対する包括的なトランスファー攻撃を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T16:17:47Z)
• Enhancing Adversarial Transferability with Adversarial Weight Tuning [36.09966860069978]
  敵対的な例(AE)は、人間の観察者に対して良心を抱きながらモデルを誤解させた。 AWTは、勾配に基づく攻撃法とモデルに基づく攻撃法を組み合わせて、AEの転送可能性を高めるデータフリーチューニング手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T13:31:26Z)
• Bounding Reconstruction Attack Success of Adversaries Without Data Priors [53.41619942066895]
  機械学習(ML)モデルに対する再構成攻撃は、機密データの漏洩の強いリスクをもたらす。 本研究では,現実的な対角的環境下での再建成功に関する公式な上限を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T09:52:30Z)
• Common Knowledge Learning for Generating Transferable Adversarial Examples [60.1287733223249]
  本稿では,代用(ソース)モデルにより敵のサンプルを生成するブラックボックス攻撃の重要タイプに着目した。 既存の手法では、ソースモデルとターゲットモデルが異なるタイプのDNNアーキテクチャのものである場合、不満足な逆転が生じる傾向にある。 本稿では,より優れたネットワーク重みを学習し,敵対的な例を生成するための共通知識学習(CKL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T09:07:12Z)
• Rethinking Model Ensemble in Transfer-based Adversarial Attacks [46.82830479910875]
  転送可能性を改善する効果的な戦略は、モデルのアンサンブルを攻撃することである。 これまでの作業は、単に異なるモデルの出力を平均化するだけであった。 我々は、より移動可能な敵の例を生成するために、CWA(Common Weakness Attack)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T06:37:16Z)
• Training Meta-Surrogate Model for Transferable Adversarial Attack [98.13178217557193]
  クエリーを許可しない場合、ブラックボックスモデルに対する逆攻撃を考える。 この設定では、多くの手法が代理モデルを直接攻撃し、得られた敵の例をターゲットモデルを騙すために転送する。 メタサロゲートモデル(Meta-Surrogate Model:MSM)は,このモデルに対する攻撃が,他のモデルに容易に転送できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-05T03:27:46Z)
• Query-Free Adversarial Transfer via Undertrained Surrogates [14.112444998191698]
  本研究では,ブラックボックス環境における敵攻撃の有効性を改善するための新しい手法を提案する。 本稿では, この手法がアーキテクチャ全体にわたって良好に伝達し, 最先端の手法よりも広いマージンで性能を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T23:12:22Z)
• Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution [83.02632136860976]
  深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃の研究 我々は, 代理バイアスに対して頑健な, 対向移動可能性の新たなメカニズムを開発する。 ベンチマークデータセットの実験と実世界のAPIに対する攻撃は、提案手法の優れた攻撃性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:45:27Z)

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。