論文の概要: LP-BFGS attack: An adversarial attack based on the Hessian with limited pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15446v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 03:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 15:59:05.529561
• Title: LP-BFGS attack: An adversarial attack based on the Hessian with limited pixels
• Title（参考訳）: lp-bfgs攻撃:限られた画素のヘッシアンに基づく敵の攻撃
• Authors: Jiebao Zhang, Wenhua Qian, Rencan Nie, Jinde Cao, Dan Xu
• Abstract要約: 本研究では,限られた摂動画素数を持つHessianに基づく攻撃手法の攻撃性能と計算コストについて検討する。 具体的には,BFGSアルゴリズムを組み込んだLimited Pixel BFGS(LP-BFGS)攻撃法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.841339443764696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial attacks. Most white-box attacks are based on the gradient of models to the input. Since the computation and memory budget, adversarial attacks based on the Hessian information are not paid enough attention. In this work, we study the attack performance and computation cost of the attack method based on the Hessian with a limited perturbation pixel number. Specifically, we propose the Limited Pixel BFGS (LP-BFGS) attack method by incorporating the BFGS algorithm. Some pixels are selected as perturbation pixels by the Integrated Gradient algorithm, which are regarded as optimization variables of the LP-BFGS attack. Experimental results across different networks and datasets with various perturbation pixel numbers demonstrate our approach has a comparable attack with an acceptable computation compared with existing solutions.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは敵の攻撃に弱い。 ほとんどのホワイトボックス攻撃は入力に対するモデルの勾配に基づいている。 計算とメモリ予算から、ヘッセン情報に基づく敵の攻撃には十分な注意が払われていない。 本研究では,摂動画素数に制限のあるヘッシアンに基づく攻撃手法のアタック性能と計算コストについて検討する。 具体的には,BFGSアルゴリズムを組み込んだLimited Pixel BFGS(LP-BFGS)攻撃法を提案する。 いくつかの画素は、LP-BFGS攻撃の最適化変数である積分勾配アルゴリズムにより摂動画素として選択される。 様々なネットワークとデータセットにまたがって様々な摂動画素数を持つ実験結果から,本手法は,既存のソリューションと比較して許容できる計算量と同等のアタックを示す。

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