論文の概要: Getting a-Round Guarantees: Floating-Point Attacks on Certified Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10159v5
• Date: Mon, 9 Sep 2024 06:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 06:18:42.509645
• Title: Getting a-Round Guarantees: Floating-Point Attacks on Certified Robustness
• Title（参考訳）: A-Roundの保証を得る - 認証されたロバスト性に対する浮動小数点攻撃
• Authors: Jiankai Jin, Olga Ohrimenko, Benjamin I. P. Rubinstein,
• Abstract要約: 敵の例は、わずかな入力摂動によって機械学習分類器の決定を変更できるため、セキュリティリスクを引き起こす。 これらの保証は、ラウンドエラーを引き起こす浮動小数点表現の制限により無効化可能であることを示す。 この攻撃は、正確な認証保証を持つ線形分類器や、保守的な認証を持つニューラルネットワークに対して実行可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.380453459873298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples pose a security risk as they can alter decisions of a machine learning classifier through slight input perturbations. Certified robustness has been proposed as a mitigation where given an input $\mathbf{x}$, a classifier returns a prediction and a certified radius $R$ with a provable guarantee that any perturbation to $\mathbf{x}$ with $R$-bounded norm will not alter the classifier's prediction. In this work, we show that these guarantees can be invalidated due to limitations of floating-point representation that cause rounding errors. We design a rounding search method that can efficiently exploit this vulnerability to find adversarial examples against state-of-the-art certifications in two threat models, that differ in how the norm of the perturbation is computed. We show that the attack can be carried out against linear classifiers that have exact certifiable guarantees and against neural networks that have conservative certifications. In the weak threat model, our experiments demonstrate attack success rates over 50% on random linear classifiers, up to 23% on the MNIST dataset for linear SVM, and up to 15% for a neural network. In the strong threat model, the success rates are lower but positive. The floating-point errors exploited by our attacks can range from small to large (e.g., $10^{-13}$ to $10^{3}$) - showing that even negligible errors can be systematically exploited to invalidate guarantees provided by certified robustness. Finally, we propose a formal mitigation approach based on rounded interval arithmetic, encouraging future implementations of robustness certificates to account for limitations of modern computing architecture to provide sound certifiable guarantees.
• Abstract（参考訳）: 敵の例は、わずかな入力摂動によって機械学習分類器の決定を変更できるため、セキュリティリスクを引き起こす。 証明されたロバスト性は、入力 $\mathbf{x}$ が与えられたとき、分類器が予測と証明された半径 $R$ を返し、任意の摂動が $\mathbf{x}$ と$R$有界ノルムに変化しないことを保証するような緩和として提案されている。 本研究では,ラウンドリングエラーの原因となる浮動小数点表現の制限により,これらの保証が無効化可能であることを示す。 我々は,この脆弱性を効果的に活用して,2つの脅威モデルにおける最先端認証に対する逆例を見つけるラウンドリング探索法を設計し,摂動の規範の計算方法が異なる。 この攻撃は、正確な認証保証を持つ線形分類器や、保守的な認証を持つニューラルネットワークに対して実行可能であることを示す。 弱い脅威モデルでは、ランダム線形分類器で50%以上、線形SVMでMNISTデータセットで最大23%、ニューラルネットワークで最大15%の攻撃成功率を示す。 強い脅威モデルでは、成功率は低いがポジティブである。 我々の攻撃によって悪用された浮動小数点誤差は、小さいものから大きいもの(例:10^{-13}$から10^{3}$)まで様々である。 最後に,ラウンドドインターバル演算に基づく形式的緩和手法を提案し,信頼性保証を提供するため,現代の計算アーキテクチャの限界を考慮したロバスト性証明の将来の実装を奨励する。

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