論文の概要: Reversing Skin Cancer Adversarial Examples by Multiscale Diffusive and
Denoising Aggregation Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10373v3
- Date: Tue, 6 Feb 2024 04:11:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 21:25:48.226246
- Title: Reversing Skin Cancer Adversarial Examples by Multiscale Diffusive and
Denoising Aggregation Mechanism
- Title（参考訳）: 多変量拡散・分別凝集機構による皮膚癌逆行例の検討
- Authors: Yongwei Wang, Yuan Li, Zhiqi Shen, Yuhui Qiao
- Abstract要約: 皮膚癌診断モデルが早期スクリーニングや医療介入において重要な役割を担っている。
最近の研究では、敵の攻撃に対する極端な脆弱性が明らかにされている。
この作業は、シンプルで、効果的で、リソース効率の良い防御フレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.741866542915346
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable skin cancer diagnosis models play an essential role in early
screening and medical intervention. Prevailing computer-aided skin cancer
classification systems employ deep learning approaches. However, recent studies
reveal their extreme vulnerability to adversarial attacks -- often
imperceptible perturbations to significantly reduce the performances of skin
cancer diagnosis models. To mitigate these threats, this work presents a
simple, effective, and resource-efficient defense framework by reverse
engineering adversarial perturbations in skin cancer images. Specifically, a
multiscale image pyramid is first established to better preserve discriminative
structures in the medical imaging domain. To neutralize adversarial effects,
skin images at different scales are then progressively diffused by injecting
isotropic Gaussian noises to move the adversarial examples to the clean image
manifold. Crucially, to further reverse adversarial noises and suppress
redundant injected noises, a novel multiscale denoising mechanism is carefully
designed that aggregates image information from neighboring scales. We
evaluated the defensive effectiveness of our method on ISIC 2019, a largest
skin cancer multiclass classification dataset. Experimental results demonstrate
that the proposed method can successfully reverse adversarial perturbations
from different attacks and significantly outperform some state-of-the-art
methods in defending skin cancer diagnosis models.
- Abstract（参考訳）: 皮膚癌診断モデルが早期スクリーニングや医療介入において重要な役割を担っている。
コンピュータ支援型皮膚がん分類システムでは、ディープラーニングアプローチを採用している。
しかし、近年の研究では、皮膚がんの診断モデルの性能を著しく低下させるために、逆境攻撃に対する極端な脆弱性が明らかにされている。
これらの脅威を軽減するため,本研究は,皮膚がん画像におけるリバースエンジニアリング逆転による,シンプルで効果的で資源効率のよい防御枠組みを示す。
具体的には、医療画像領域の識別構造をより良く保存するために、まず、多スケール画像ピラミッドが確立される。
逆効果を中和するために、異方性ガウス雑音を注入して異なるスケールの皮膚画像を徐々に拡散させ、逆効果例をクリーン画像多様体に移動させる。
さらに、逆方向のノイズを逆転させ、冗長なノイズを抑えるため、隣接するスケールの画像情報を集約する新しいマルチスケールデノナイズ機構を慎重に設計する。
皮膚がんの多クラス分類データセットであるISIC 2019において,本手法の防御効果を評価した。
実験の結果,本手法は異なる攻撃による逆向きの摂動を効果的に回避し,皮膚がんの診断モデルにおいて最先端の手法を著しく上回ることがわかった。
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