論文の概要: Probabilistic Categorical Adversarial Attack & Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09364v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 19:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 16:00:29.895433
• Title: Probabilistic Categorical Adversarial Attack & Adversarial Training
• Title（参考訳）: 確率論的逆行攻撃・逆行訓練
• Authors: Penghei He, Han Xu, Jie Ren, Yuxuan Wan, Zitao Liu, Jiliang Tang
• Abstract要約: 敵対的な例の存在は、人々が安全クリティカルなタスクにディープニューラルネットワーク(DNN)を適用することに大きな懸念をもたらします。 分類データを用いて敵の例を生成する方法は重要な問題であるが、広範囲にわたる探索が欠如している。 本稿では,離散最適化問題を連続的な問題に変換する確率的カテゴリー逆攻撃(PCAA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.36529844873115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The existence of adversarial examples brings huge concern for people to apply Deep Neural Networks (DNNs) in safety-critical tasks. However, how to generate adversarial examples with categorical data is an important problem but lack of extensive exploration. Previously established methods leverage greedy search method, which can be very time-consuming to conduct successful attack. This also limits the development of adversarial training and potential defenses for categorical data. To tackle this problem, we propose Probabilistic Categorical Adversarial Attack (PCAA), which transfers the discrete optimization problem to a continuous problem that can be solved efficiently by Projected Gradient Descent. In our paper, we theoretically analyze its optimality and time complexity to demonstrate its significant advantage over current greedy based attacks. Moreover, based on our attack, we propose an efficient adversarial training framework. Through a comprehensive empirical study, we justify the effectiveness of our proposed attack and defense algorithms.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例の存在は、人々が安全クリティカルなタスクにディープニューラルネットワーク(DNN)を適用することに大きな懸念をもたらします。 しかし, カテゴリデータを用いた逆例の生成は重要な問題であるが, 広範囲にわたる探索が欠如している。 従来確立された手法では,攻撃を成功させるのに非常に時間がかかる,欲求検索手法が利用されていた。 これはまた、カテゴリデータに対する敵の訓練や潜在的な防御の開発を制限する。 そこで本研究では, 離散最適化問題を, 投影勾配降下によって効率的に解くことのできる連続問題に移す確率的カテゴリー的逆襲攻撃 (pcaa) を提案する。 本稿では,その最適性と時間的複雑さを理論的に解析し,現在の強欲攻撃に対する大きな優位性を示す。 さらに,本攻撃に基づいて,効率的な対向訓練フレームワークを提案する。 包括的実証研究を通じて,提案する攻撃・防御アルゴリズムの有効性を正当化する。

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