論文の概要: Be Your Own Neighborhood: Detecting Adversarial Example by the Neighborhood Relations Built on Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00005v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 08:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:13:02.503045
• Title: Be Your Own Neighborhood: Detecting Adversarial Example by the Neighborhood Relations Built on Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自分の近所になる: 自己教師付き学習に基づく近隣関係による敵対的事例の検出
• Authors: Zhiyuan He, Yijun Yang, Pin-Yu Chen, Qiang Xu, Tsung-Yi Ho
• Abstract要約: 本稿では,予測に有効な新しいAE検出フレームワークを提案する。 AEの異常な関係と拡張バージョンを区別して検出を行う。 表現を抽出し、ラベルを予測するために、既製の自己監視学習(SSL)モデルが使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.78972193105443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have achieved excellent performance in various fields. However, DNNs' vulnerability to Adversarial Examples (AE) hinders their deployments to safety-critical applications. This paper presents a novel AE detection framework, named BEYOND, for trustworthy predictions. BEYOND performs the detection by distinguishing the AE's abnormal relation with its augmented versions, i.e. neighbors, from two prospects: representation similarity and label consistency. An off-the-shelf Self-Supervised Learning (SSL) model is used to extract the representation and predict the label for its highly informative representation capacity compared to supervised learning models. For clean samples, their representations and predictions are closely consistent with their neighbors, whereas those of AEs differ greatly. Furthermore, we explain this observation and show that by leveraging this discrepancy BEYOND can effectively detect AEs. We develop a rigorous justification for the effectiveness of BEYOND. Furthermore, as a plug-and-play model, BEYOND can easily cooperate with the Adversarial Trained Classifier (ATC), achieving the state-of-the-art (SOTA) robustness accuracy. Experimental results show that BEYOND outperforms baselines by a large margin, especially under adaptive attacks. Empowered by the robust relation net built on SSL, we found that BEYOND outperforms baselines in terms of both detection ability and speed. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は様々な分野で優れた性能を発揮している。 しかしながら、DNNのAdversarial Examples(AE)に対する脆弱性は、安全クリティカルなアプリケーションへのデプロイメントを妨げる。 本稿では,信頼性の高い予測のための新しいAE検出フレームワークであるBEYONDを提案する。 BEYONDは、AEの異常な関係と、その拡張されたバージョン、すなわち隣人との関係を、表現類似性とラベル整合性の2つの見通しから区別することで検出を行う。 自己監督学習モデル(SSL)モデルは、教師付き学習モデルと比較して、その表現を抽出し、高い情報的表現能力のラベルを予測するために使用される。 クリーンサンプルでは、それらの表現と予測は隣人と密接に一致しているが、AEsの表現は大きく異なる。 さらに、この観測を解説し、この不一致を利用してAEを効果的に検出できることを示す。 我々はBEYONDの有効性を厳格に正当化する。 さらに、プラグイン・アンド・プレイモデルとして、BEYONDはAdversarial Trained Classifier (ATC)と容易に協力でき、最先端(SOTA)のロバスト性精度を実現する。 実験の結果,特にアダプティブアタックでは,ベースラインよりも大きなマージンが得られた。 sslで構築された堅牢なリレーションネットによって、検出能力と速度の両方において、ベースラインよりも優れていることが分かりました。 私たちのコードは公開されます。

関連論文リスト

• Towards Robust and Interpretable EMG-based Hand Gesture Recognition using Deep Metric Meta Learning [37.21211404608413]
  本稿では,意味的かつ解釈可能な表現の作成を監督するために,EMG PRにおける深層メートル法メタラーニングへのシフトを提案する。 我々は、不正確な決定をよりよく拒否する頑健なクラス近接性に基づく信頼度推定器を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T23:37:50Z)
• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• Detecting and Recovering Adversarial Examples from Extracting Non-robust and Highly Predictive Adversarial Perturbations [15.669678743693947]
  敵の例(AE)は、ターゲットモデルを騙すために悪質に設計されている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例に対して脆弱であることが示されている。 本稿では,被害者モデルに問い合わせることができないモデルフリーなAE検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T08:48:28Z)
• No Shifted Augmentations (NSA): compact distributions for robust self-supervised Anomaly Detection [4.243926243206826]
  教師なし異常検出(AD)は正規化の概念を構築し、分布内(ID)と分布外(OOD)データを区別する必要がある。 我々は,ID特徴分布のエンフ幾何学的コンパクト性によって,外乱の分離や検出が容易になるかを検討する。 我々は,IDデータのコンパクトな分布を学習可能にする自己教師型特徴学習ステップに,新たなアーキテクチャ変更を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-19T15:55:32Z)
• What You See is Not What the Network Infers: Detecting Adversarial Examples Based on Semantic Contradiction [14.313178290347293]
  敵対的な例(AE)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の安全クリティカルドメインへの応用に深刻な脅威をもたらす。 本稿では,AEの本質に基づいた新しいAE検出フレームワークを提案する。 ContraNetは、特にアダプティブアタックにおいて、既存のソリューションよりも大きなマージンで優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-24T13:15:31Z)
• Discriminator-Free Generative Adversarial Attack [87.71852388383242]
  生成的ベースの敵攻撃は、この制限を取り除くことができる。 ASymmetric Saliency-based Auto-Encoder (SSAE) は摂動を生成する。 SSAEが生成した敵の例は、広く使われているモデルを崩壊させるだけでなく、優れた視覚的品質を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T01:55:21Z)
• Exploring Robustness of Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation [74.05906222376608]
  クリーンな画像とそれらの逆の例との一致を、出力空間における対照的な損失によって最大化する、逆向きの自己スーパービジョンUDA(ASSUDA)を提案する。 i) セマンティックセグメンテーションにおけるUDA手法のロバスト性は未解明のままであり, (ii) 一般的に自己スーパービジョン(回転やジグソーなど) は分類や認識などのイメージタスクに有効であるが, セグメンテーションタスクの識別的表現を学習する重要な監視信号の提供には失敗している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T01:50:44Z)
• WSSOD: A New Pipeline for Weakly- and Semi-Supervised Object Detection [75.80075054706079]
  弱機能および半教師付きオブジェクト検出フレームワーク(WSSOD)を提案する。 エージェント検出器は、まず関節データセット上でトレーニングされ、弱注釈画像上で擬似境界ボックスを予測するために使用される。 提案フレームワークはPASCAL-VOC と MSCOCO のベンチマークで顕著な性能を示し,完全教師付き環境で得られたものと同等の性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T11:58:50Z)
• Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations [107.24850861390196]
  モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。 我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:55:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。