論文の概要: Towards Robust Stacked Capsule Autoencoder with Hybrid Adversarial
Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13755v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 13:17:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 23:42:52.844409
- Title: Towards Robust Stacked Capsule Autoencoder with Hybrid Adversarial
Training
- Title（参考訳）: ハイブリッド・アドバーサル・トレーニングによるロバスト・スタック・カプセル自動エンコーダの開発
- Authors: Jiazhu Dai, Siwei Xiong
- Abstract要約: Capsule Network(CapsNets)は、特徴の空間的関係に基づいて画像を分類する新しいニューラルネットワークである。
積み重ねられたカプセルオートエンコーダ(SCAE)は最先端のCapsNetであり、CapsNetの教師なしの分類を初めて達成した。
そこで我々は,攻撃者が物体カプセルのコントリビューションを減らし,敵の摂動を発生させることができるSCAEに対する回避攻撃を提案する。
本研究では, 防御法と実験結果から, 改良SCAEモデルが回避攻撃下で82.14%の分類精度を達成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Capsule networks (CapsNets) are new neural networks that classify images
based on the spatial relationships of features. By analyzing the pose of
features and their relative positions, it is more capable to recognize images
after affine transformation. The stacked capsule autoencoder (SCAE) is a
state-of-the-art CapsNet, and achieved unsupervised classification of CapsNets
for the first time. However, the security vulnerabilities and the robustness of
the SCAE has rarely been explored. In this paper, we propose an evasion attack
against SCAE, where the attacker can generate adversarial perturbations based
on reducing the contribution of the object capsules in SCAE related to the
original category of the image. The adversarial perturbations are then applied
to the original images, and the perturbed images will be misclassified.
Furthermore, we propose a defense method called Hybrid Adversarial Training
(HAT) against such evasion attacks. HAT makes use of adversarial training and
adversarial distillation to achieve better robustness and stability. We
evaluate the defense method and the experimental results show that the refined
SCAE model can achieve 82.14% classification accuracy under evasion attack. The
source code is available at https://github.com/FrostbiteXSW/SCAE_Defense.
- Abstract（参考訳）: カプセルネットワーク(capsnets)は、特徴の空間的関係に基づいて画像を分類する新しいニューラルネットワークである。
特徴のポーズとその相対位置を分析することで、アフィン変換後の画像を認識することができる。
積み重ねられたカプセルオートエンコーダ(SCAE)は最先端のCapsNetであり、CapsNetの教師なしの分類を初めて達成した。
しかし、セキュリティ上の脆弱性やSCAEの堅牢性はめったに調査されていない。
本稿では,画像の本来のカテゴリに関連するオブジェクトカプセルのコントリビューションを減らして,攻撃者が敵の摂動を発生させることができるSCAEに対する回避攻撃を提案する。
逆の摂動は元の画像に適用され、摂動された画像は誤分類される。
さらに,このような回避攻撃に対するHAT(Hybrid Adversarial Training)と呼ばれる防御手法を提案する。
HATは、より良い堅牢性と安定性を達成するために、敵の訓練と敵の蒸留を利用している。
本研究では, 防御法と実験結果から, 改良SCAEモデルが回避攻撃下で82.14%の分類精度を達成できることを示す。
ソースコードはhttps://github.com/FrostbiteXSW/SCAE_Defenseで公開されている。
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