論文の概要: Unrestricted Black-box Adversarial Attack Using GAN with Limited Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11613v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 15:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:57:17.145006
• Title: Unrestricted Black-box Adversarial Attack Using GAN with Limited Queries
• Title（参考訳）: 限定クエリ付きganを用いた非制限ブラックボックス攻撃
• Authors: Dongbin Na, Sangwoo Ji, and Jong Kim
• Abstract要約: GANを用いた非制限逆例を生成するための新しい手法を提案する。 提案手法は遅延空間における決定に基づく攻撃の利点を効果的に活用する。 提案手法は,ブラックボックス設定における限定クエリを用いた分類モデルのロバスト性を評価するのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples are inputs intentionally generated for fooling a deep neural network. Recent studies have proposed unrestricted adversarial attacks that are not norm-constrained. However, the previous unrestricted attack methods still have limitations to fool real-world applications in a black-box setting. In this paper, we present a novel method for generating unrestricted adversarial examples using GAN where an attacker can only access the top-1 final decision of a classification model. Our method, Latent-HSJA, efficiently leverages the advantages of a decision-based attack in the latent space and successfully manipulates the latent vectors for fooling the classification model. With extensive experiments, we demonstrate that our proposed method is efficient in evaluating the robustness of classification models with limited queries in a black-box setting. First, we demonstrate that our targeted attack method is query-efficient to produce unrestricted adversarial examples for a facial identity recognition model that contains 307 identities. Then, we demonstrate that the proposed method can also successfully attack a real-world celebrity recognition service.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例は、ディープニューラルネットワークを騙すために意図的に生成された入力である。 近年の研究では、制限のない非制限の敵攻撃が提案されている。 しかし、以前の制限のない攻撃方法は、ブラックボックス設定で現実世界のアプリケーションを騙すのに制限がある。 本稿では,攻撃者が分類モデルのトップ1決定にのみアクセス可能なGANを用いた非制限逆例を生成する手法を提案する。 本手法は,潜在空間における決定に基づく攻撃の利点を効率的に活用し,分類モデルを騙すために潜在ベクトルをうまく操作する。 実験により,提案手法はブラックボックス設定における限られたクエリを持つ分類モデルのロバスト性を評価するのに有効であることを示す。 まず,対象とする攻撃手法がクエリ効率が高いことを示し,307のアイデンティティを含む顔認証モデルに対して,非制限的な攻撃例を生成する。 そして,提案手法は,現実の有名人認識サービスへの攻撃にも有効であることを示す。

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