論文の概要: Chaos Theory and Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13235v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 22:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 18:18:26.082577
• Title: Chaos Theory and Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: カオス理論と対向ロバスト性
• Authors: Jonathan S. Kent
• Abstract要約: 本稿では、カオス理論の考え方を用いて、ニューラルネットワークが敵対的攻撃に対してどのような影響を受けやすいか、あるいは堅牢であるかを説明し、分析し、定量化する。 我々は、与えられた入力に対する摂動によってモデルの出力がどれほど大きく変化するかをキャプチャする、$hat Psi(h,theta)$によって与えられる新しい計量である「感受性比」を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neural networks, being susceptible to adversarial attacks, should face a strict level of scrutiny before being deployed in critical or adversarial applications. This paper uses ideas from Chaos Theory to explain, analyze, and quantify the degree to which neural networks are susceptible to or robust against adversarial attacks. To this end, we present a new metric, the "susceptibility ratio," given by $\hat \Psi(h, \theta)$, which captures how greatly a model's output will be changed by perturbations to a given input. Our results show that susceptibility to attack grows significantly with the depth of the model, which has safety implications for the design of neural networks for production environments. We provide experimental evidence of the relationship between $\hat \Psi$ and the post-attack accuracy of classification models, as well as a discussion of its application to tasks lacking hard decision boundaries. We also demonstrate how to quickly and easily approximate the certified robustness radii for extremely large models, which until now has been computationally infeasible to calculate directly.
• Abstract（参考訳）: 敵の攻撃の影響を受けやすいニューラルネットワークは、重要なアプリケーションや敵アプリケーションにデプロイされる前に厳格なレベルの監視に直面するべきである。 本稿では、カオス理論の考え方を用いて、ニューラルネットワークが敵対的攻撃に対してどのような影響を受けやすいか、あるいは堅牢であるかを説明し、分析し、定量化する。 この目的のために、モデルの出力が与えられた入力に対する摂動によってどの程度大きく変化するかをキャプチャする、$\hat \psi(h, \theta)$ によって与えられる新しい計量 "susceptibility ratio" を提案する。 この結果から,攻撃に対する感受性はモデル深度とともに著しく増大し,生産環境におけるニューラルネットワーク設計の安全性が示唆された。 我々は,$\hat \psi$ と分類モデルのアタック後の精度との関係を実験的に証明するとともに,難しい決定境界を欠いたタスクへの適用に関する議論を行った。 また,これまでに計算が困難であった超大規模モデルに対して,証明されたロバスト性半径を迅速かつ容易に近似する方法を実証した。

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