論文の概要: Securing the Spike: On the Transferabilty and Security of Spiking Neural Networks to Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03358v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 17:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 12:27:05.891319
• Title: Securing the Spike: On the Transferabilty and Security of Spiking Neural Networks to Adversarial Examples
• Title（参考訳）: スパイクの確保:スパイクニューラルネットワークの敵の例への転送確率とセキュリティについて
• Authors: Nuo Xu, Kaleel Mahmood, Haowen Fang, Ethan Rathbun, Caiwen Ding, Wujie Wen
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はその高エネルギー効率と近年の分類性能の進歩に多くの注目を集めている。 我々は,SNNに対するホワイトボックス攻撃の成功は,下層のサロゲート勾配技術に大きく依存していることを示す。 視覚変換器や特定の種類のCNNが生成する逆の例によって、SNNがしばしば騙されることはないことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.636499067230544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have attracted much attention for their high energy efficiency and for recent advances in their classification performance. However, unlike traditional deep learning approaches, the analysis and study of the robustness of SNNs to adversarial examples remains relatively underdeveloped. In this work we advance the field of adversarial machine learning through experimentation and analyses of three important SNN security attributes. First, we show that successful white-box adversarial attacks on SNNs are highly dependent on the underlying surrogate gradient technique. Second, we analyze the transferability of adversarial examples generated by SNNs and other state-of-the-art architectures like Vision Transformers and Big Transfer CNNs. We demonstrate that SNNs are not often deceived by adversarial examples generated by Vision Transformers and certain types of CNNs. Lastly, we develop a novel white-box attack that generates adversarial examples capable of fooling both SNN models and non-SNN models simultaneously. Our experiments and analyses are broad and rigorous covering two datasets (CIFAR-10 and CIFAR-100), five different white-box attacks and twelve different classifier models.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はその高エネルギー効率と最近の分類性能の進歩に多くの注目を集めている。 しかし、従来のディープラーニング手法とは異なり、SNNの強靭性の分析と研究は比較的未発達のままである。 本研究では,3つの重要なSNNセキュリティ属性の実験と解析を通じて,敵対的機械学習の分野を前進させる。 まず,snsに対するホワイトボックス攻撃の成功は,サブロゲート勾配法に強く依存していることを示す。 第二に、SNNやVision TransformersやBig Transfer CNNといった最先端アーキテクチャが生成する逆例の転送可能性を分析する。 視覚変換器や特定の種類のCNNが生成する逆の例では,SNNがしばしば騙されないことを示す。 最後に、SNNモデルと非SNNモデルの両方を同時に騙すことができる敵の例を生成する新しいホワイトボックス攻撃を開発する。 実験と分析は、2つのデータセット(CIFAR-10とCIFAR-100)、5つの異なるホワイトボックス攻撃、12の異なる分類器モデルをカバーする。

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