論文の概要: Poisons that are learned faster are more effective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08615v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 02:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 00:02:51.585494
• Title: Poisons that are learned faster are more effective
• Title（参考訳）: より速く学習される毒はより効果的です
• Authors: Pedro Sandoval-Segura, Vasu Singla, Liam Fowl, Jonas Geiping, Micah Goldblum, David Jacobs, Tom Goldstein
• Abstract要約: データセット全体に対する知覚不能な毒殺攻撃は、データプライバシを保護する方法として最近非難されている。 誤差最小化, エラー最大化, 合成毒素を100回以上のピーク検定精度でベンチマークした。 トレーニング損失の少ない毒がピークテストの精度を低下させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.626260003155295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imperceptible poisoning attacks on entire datasets have recently been touted as methods for protecting data privacy. However, among a number of defenses preventing the practical use of these techniques, early-stopping stands out as a simple, yet effective defense. To gauge poisons' vulnerability to early-stopping, we benchmark error-minimizing, error-maximizing, and synthetic poisons in terms of peak test accuracy over 100 epochs and make a number of surprising observations. First, we find that poisons that reach a low training loss faster have lower peak test accuracy. Second, we find that a current state-of-the-art error-maximizing poison is 7 times less effective when poison training is stopped at epoch 8. Third, we find that stronger, more transferable adversarial attacks do not make stronger poisons. We advocate for evaluating poisons in terms of peak test accuracy.
• Abstract（参考訳）: データセット全体に対する知覚不能な毒殺攻撃は、データプライバシを保護する方法として最近非難されている。 しかし、これらの技術の実用化を妨げる多くの防御策の中で、早期停止は単純で効果的な防御として際立っている。 早期停止に対する毒の脆弱性を評価するため,100回以上のピークテスト精度で誤り最小化,エラー最大化,合成毒をベンチマークし,多くの驚くべき観察を行った。 まず, トレーニング損失の少ない毒素は, ピーク時の試験精度を低下させることがわかった。 第2に,エポック8で中毒訓練が中止された場合,現在の最先端のエラー最大化毒は7倍効果が低下することが判明した。 第三に、より強く、より移動可能な敵の攻撃は、強い毒を生じない。 ピーク試験の正確性の観点から毒物の評価を提唱する。

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