論文の概要: Self-recoverable Adversarial Examples: A New Effective Protection
Mechanism in Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12050v1
- Date: Tue, 26 Apr 2022 03:08:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-27 13:33:29.862551
- Title: Self-recoverable Adversarial Examples: A New Effective Protection
Mechanism in Social Networks
- Title（参考訳）: 自己回復可能なadversarial例:ソーシャルネットワークにおける新しい効果的な保護メカニズム
- Authors: Jiawei Zhang, Jinwei Wang, Hao Wang, Xiangyang Luo
- Abstract要約: 敵の例は、ソーシャルネットワークにおけるプライバシーのセキュリティのための、新しい保護メカニズムとして機能する。
本稿では,自己回復可能な逆数ネットワークを提案し,自己回復可能な逆数ネットワークを提案する。
本手法は,攻撃能力を最大化しながら,回収したサンプルの誤差を最小限に抑え,敵のサンプルの回復性を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.571924553367737
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Malicious intelligent algorithms greatly threaten the security of social
users' privacy by detecting and analyzing the uploaded photos to social network
platforms. The destruction to DNNs brought by the adversarial attack sparks the
potential that adversarial examples serve as a new protection mechanism for
privacy security in social networks. However, the existing adversarial example
does not have recoverability for serving as an effective protection mechanism.
To address this issue, we propose a recoverable generative adversarial network
to generate self-recoverable adversarial examples. By modeling the adversarial
attack and recovery as a united task, our method can minimize the error of the
recovered examples while maximizing the attack ability, resulting in better
recoverability of adversarial examples. To further boost the recoverability of
these examples, we exploit a dimension reducer to optimize the distribution of
adversarial perturbation. The experimental results prove that the adversarial
examples generated by the proposed method present superior recoverability,
attack ability, and robustness on different datasets and network architectures,
which ensure its effectiveness as a protection mechanism in social networks.
- Abstract（参考訳）: 悪意のあるインテリジェントなアルゴリズムは、ソーシャルネットワークプラットフォームにアップロードされた写真を検出し分析することで、ソーシャルユーザーのプライバシーのセキュリティを脅かす。
敵の攻撃によって引き起こされたDNNの破壊は、敵の例がソーシャルネットワークにおけるプライバシセキュリティの新たな保護メカニズムとして機能する可能性を引き起こす。
しかし、既存の敵の例は効果的な保護機構として機能する回復性を持っていない。
この問題に対処するため,我々は,自己回復可能な攻撃例を生成するための,再生可能な生成型攻撃ネットワークを提案する。
本手法は,敵攻撃とリカバリを統合タスクとしてモデル化することにより,攻撃能力を最大化しながら,回収した事例の誤りを最小限に抑えることができる。
これらの例の復元性をさらに高めるために,次元縮小器を用いて逆摂動の分布を最適化する。
実験結果から,提案手法が生成する敵対的例は,異なるデータセットとネットワークアーキテクチャにおいて優れた回復性,攻撃性,堅牢性を示し,ソーシャルネットワークにおける保護機構としての有効性を実証する。
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