論文の概要: Diffusion Models for Adversarial Purification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07460v1
• Date: Mon, 16 May 2022 06:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 15:17:47.443289
• Title: Diffusion Models for Adversarial Purification
• Title（参考訳）: 逆浄化のための拡散モデル
• Authors: Weili Nie, Brandon Guo, Yujia Huang, Chaowei Xiao, Arash Vahdat, Anima Anandkumar
• Abstract要約: 対人浄化(Adrial purification)とは、生成モデルを用いて敵の摂動を除去する防衛方法の分類である。 そこで我々は,拡散モデルを用いたDiffPureを提案する。 提案手法は,現在の対人訓練および対人浄化方法よりも優れ,最先端の成果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.1882221038846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial purification refers to a class of defense methods that remove adversarial perturbations using a generative model. These methods do not make assumptions on the form of attack and the classification model, and thus can defend pre-existing classifiers against unseen threats. However, their performance currently falls behind adversarial training methods. In this work, we propose DiffPure that uses diffusion models for adversarial purification: Given an adversarial example, we first diffuse it with a small amount of noise following a forward diffusion process, and then recover the clean image through a reverse generative process. To evaluate our method against strong adaptive attacks in an efficient and scalable way, we propose to use the adjoint method to compute full gradients of the reverse generative process. Extensive experiments on three image datasets including CIFAR-10, ImageNet and CelebA-HQ with three classifier architectures including ResNet, WideResNet and ViT demonstrate that our method achieves the state-of-the-art results, outperforming current adversarial training and adversarial purification methods, often by a large margin. Project page: https://diffpure.github.io.
• Abstract（参考訳）: 対人浄化とは、生成モデルを用いて対人摂動を除去する防衛方法の分類である。 これらの手法は攻撃の形式や分類モデルに前提を定めておらず、既存の分類器を未発見の脅威から防御することができる。 しかし、現在の成績は敵の訓練方法に遅れている。 本研究は, 対向的浄化に拡散モデルを用いたDiffPureを提案する: 対向的例として, 前方拡散プロセスの後, 少量の雑音で拡散し, 逆生成過程によりクリーンな画像を復元する。 本手法を効率的でスケーラブルな方法で強適応攻撃に対して評価するために,逆生成プロセスのフルグラデーションを計算するための随伴法を提案する。 CIFAR-10, ImageNet, CelebA-HQ, ResNet, WideResNet, ViT の3つの分類器アーキテクチャによる画像データセットの大規模な実験により,我々の手法が最先端の成果を達成し, 現状の対向訓練や対向的浄化方法よりも優れていることを示す。 プロジェクトページ: https://diffpure.github.io。

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