論文の概要: CARBEN: Composite Adversarial Robustness Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07797v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 01:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 07:20:39.697791
• Title: CARBEN: Composite Adversarial Robustness Benchmark
• Title（参考訳）: CARBEN: 複合対向ロバストネスベンチマーク
• Authors: Lei Hsiung, Yun-Yun Tsai, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho
• Abstract要約: 本稿では,複合対向攻撃 (CAA) が画像に与える影響を実証する。 異なるモデルのリアルタイム推論を提供し、攻撃レベルのパラメータの設定を容易にする。 CAAに対する敵対的堅牢性を評価するためのリーダーボードも導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.05004034081377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior literature on adversarial attack methods has mainly focused on attacking with and defending against a single threat model, e.g., perturbations bounded in Lp ball. However, multiple threat models can be combined into composite perturbations. One such approach, composite adversarial attack (CAA), not only expands the perturbable space of the image, but also may be overlooked by current modes of robustness evaluation. This paper demonstrates how CAA's attack order affects the resulting image, and provides real-time inferences of different models, which will facilitate users' configuration of the parameters of the attack level and their rapid evaluation of model prediction. A leaderboard to benchmark adversarial robustness against CAA is also introduced.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃法に関する以前の文献は、主にLpボールに束縛された摂動のような単一の脅威モデルに対する攻撃と防御に焦点を当てていた。 しかし、複数の脅威モデルを複合摂動に組み合わせることができる。 そのようなアプローチの1つとして、複合対向攻撃(CAA)は、画像の摂動空間を広げるだけでなく、現在の強靭性評価のモードによって見過ごされる可能性がある。 本稿では,caaのアタック順序が結果画像にどのように影響するかを示し,攻撃レベルのパラメータの設定やモデル予測の迅速評価を容易にする,異なるモデルのリアルタイム推論を提供する。 CAAに対する敵対的堅牢性を評価するためのリーダーボードも導入された。

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