論文の概要: Btech thesis report on adversarial attack detection and purification of
adverserially attacked images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07859v1
- Date: Mon, 9 May 2022 09:24:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-22 14:45:13.077127
- Title: Btech thesis report on adversarial attack detection and purification of
adverserially attacked images
- Title（参考訳）: 逆行性攻撃画像の検出と浄化に関するBtech論文報告
- Authors: Dvij Kalaria
- Abstract要約: 本論文は, 負の攻撃を受けた画像の検出と浄化に関するものである。
ディープラーニングモデルは、分類、回帰などの様々なタスクのための特定のトレーニング例に基づいて訓練される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This is Btech thesis report on detection and purification of adverserially
attacked images. A deep learning model is trained on certain training examples
for various tasks such as classification, regression etc. By training, weights
are adjusted such that the model performs the task well not only on training
examples judged by a certain metric but has an excellent ability to generalize
on other unseen examples as well which are typically called the test data.
Despite the huge success of machine learning models on a wide range of tasks,
security has received a lot less attention along the years. Robustness along
various potential cyber attacks also should be a metric for the accuracy of the
machine learning models. These cyber attacks can potentially lead to a variety
of negative impacts in the real world sensitive applications for which machine
learning is used such as medical and transportation systems. Hence, it is a
necessity to secure the system from such attacks. Int this report, I focus on a
class of these cyber attacks called the adversarial attacks in which the
original input sample is modified by small perturbations such that they still
look visually the same to human beings but the machine learning models are
fooled by such inputs. In this report I discuss 2 novel ways to counter the
adversarial attack using AutoEncoders, 1) by detecting the presence of
adversaries and 2) purifying these adversaries to make target classification
models robust against such attacks.
- Abstract（参考訳）: これはbtech論文で 有害な攻撃された画像の検出と浄化に関する論文です
ディープラーニングモデルは、分類や回帰など、さまざまなタスクのトレーニング例に基づいてトレーニングされる。
トレーニングにより、モデルが特定のメトリックで判断されるトレーニング例だけでなく、一般的にテストデータと呼ばれる他の未知の例を一般化する優れた能力を持つように、重み付けが調整される。
機械学習モデルが幅広いタスクで大きく成功しているにもかかわらず、セキュリティは長年にわたってずっと注目を集めていない。
さまざまな潜在的なサイバー攻撃に対する堅牢性も、マシンラーニングモデルの精度の指標となるべきです。
これらのサイバー攻撃は、医療や交通システムなど機械学習が使用される現実世界のセンシティブなアプリケーションに様々なネガティブな影響をもたらす可能性がある。
したがって、このような攻撃からシステムを保護する必要がある。
本報告では, 対人攻撃と呼ばれるサイバー攻撃のクラスに注目し, 元の入力サンプルを小さな摂動によって修正し, 視覚的に人間と同一に見えるが, 機械学習モデルはそのような入力に騙される。
本稿では,AutoEncoders を用いた敵攻撃に対抗する2つの新しい方法について論じる。
1) 敵の存在を検出して
2)これらの敵を清浄し、標的分類モデルをこのような攻撃に対して堅牢にする。
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