論文の概要: Effective Targeted Attacks for Adversarial Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10482v2
• Date: Thu, 26 Oct 2023 09:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:11:16.488190
• Title: Effective Targeted Attacks for Adversarial Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 対人的自己監視学習のための効果的な標的攻撃
• Authors: Minseon Kim, Hyeonjeong Ha, Sooel Son, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: ラベル情報を持たないモデルにおいて堅牢性を達成する手段として、教師なしの敵訓練(AT)が強調されている。 本稿では,敵のSSLフレームワークを効果的に生成するために,敵の攻撃を標的とした新たな正のマイニングを提案する。 提案手法は,非コントラスト型SSLフレームワークに適用した場合のロバストネスの大幅な向上と,コントラスト型SSLフレームワークによるロバストネスの向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.14233572578723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, unsupervised adversarial training (AT) has been highlighted as a means of achieving robustness in models without any label information. Previous studies in unsupervised AT have mostly focused on implementing self-supervised learning (SSL) frameworks, which maximize the instance-wise classification loss to generate adversarial examples. However, we observe that simply maximizing the self-supervised training loss with an untargeted adversarial attack often results in generating ineffective adversaries that may not help improve the robustness of the trained model, especially for non-contrastive SSL frameworks without negative examples. To tackle this problem, we propose a novel positive mining for targeted adversarial attack to generate effective adversaries for adversarial SSL frameworks. Specifically, we introduce an algorithm that selects the most confusing yet similar target example for a given instance based on entropy and similarity, and subsequently perturbs the given instance towards the selected target. Our method demonstrates significant enhancements in robustness when applied to non-contrastive SSL frameworks, and less but consistent robustness improvements with contrastive SSL frameworks, on the benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,ラベル情報のないモデルにおいて頑健性を実現する手段として,教師なし対人訓練(AT)が注目されている。 unsupervised atでのこれまでの研究は、主に、インスタンス単位の分類損失を最大化し、逆の例を生成する自己教師付き学習(ssl)フレームワークの実装に重点を置いてきた。 しかし,非競合攻撃による自己監督型トレーニング損失の最大化は,訓練モデルの堅牢性,特に負の例のない非競合性SSLフレームワークの改善に寄与しない非効率な敵をしばしば生み出すことが観察された。 この問題に対処するため,我々は,sslフレームワークの効果的な敵を生成するために,ターゲットとする敵攻撃に対する新たなポジティブマイニングを提案する。 具体的には、エントロピーと類似性に基づいて、与えられたインスタンスの最も紛らわしいが類似したターゲットインスタンスを選択し、そのインスタンスを選択されたターゲットに向けて摂動させるアルゴリズムを導入する。 本手法は,非コントラスト型SSLフレームワークに適用した場合のロバストネスの大幅な向上と,ベンチマークデータセット上での対照的なSSLフレームワークとの一貫性の低下を示す。

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