論文の概要: Data-free Defense of Black Box Models Against Adversarial Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01579v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 04:19:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 12:59:06.870123
- Title: Data-free Defense of Black Box Models Against Adversarial Attacks
- Title(参考訳): 敵対的攻撃に対するブラックボックスモデルのデータフリー防御
- Authors: Gaurav Kumar Nayak, Inder Khatri, Shubham Randive, Ruchit Rawal,
Anirban Chakraborty
- Abstract要約: 我々は,データフリーセットアップにおいて,ブラックボックスモデルに敵対的ロバスト性を提供するための最初の試みを行う。
生成モデルを用いて合成データを構築し, モデルステルス手法を用いてサロゲートネットワークを訓練する。
本手法は,CIFAR-10の対向精度を38.98%,32.01%向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.505253328990626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several companies often safeguard their trained deep models (i.e. details of
architecture, learnt weights, training details etc.) from third-party users by
exposing them only as black boxes through APIs. Moreover, they may not even
provide access to the training data due to proprietary reasons or sensitivity
concerns. We make the first attempt to provide adversarial robustness to the
black box models in a data-free set up. We construct synthetic data via
generative model and train surrogate network using model stealing techniques.
To minimize adversarial contamination on perturbed samples, we propose `wavelet
noise remover' (WNR) that performs discrete wavelet decomposition on input
images and carefully select only a few important coefficients determined by our
`wavelet coefficient selection module' (WCSM). To recover the high-frequency
content of the image after noise removal via WNR, we further train a
`regenerator' network with an objective to retrieve the coefficients such that
the reconstructed image yields similar to original predictions on the surrogate
model. At test time, WNR combined with trained regenerator network is prepended
to the black box network, resulting in a high boost in adversarial accuracy.
Our method improves the adversarial accuracy on CIFAR-10 by 38.98% and 32.01%
on state-of-the-art Auto Attack compared to baseline, even when the attacker
uses surrogate architecture (Alexnet-half and Alexnet) similar to the black box
architecture (Alexnet) with same model stealing strategy as defender. The code
is available at https://github.com/vcl-iisc/data-free-black-box-defense
- Abstract(参考訳): いくつかの企業は、apiを通じてブラックボックスとしてのみ公開することにより、トレーニングされた深層モデル(アーキテクチャの詳細、学習重み、トレーニング詳細など)をサードパーティユーザから保護することが多い。
さらに、プロプライエタリな理由やセンシティブな懸念から、トレーニングデータへのアクセスも提供されない可能性がある。
我々は,データフリーセットアップにおいて,ブラックボックスモデルに敵対的ロバスト性を提供するための最初の試みを行う。
生成モデルによる合成データを構築し,モデル盗み技術を用いてサロゲートネットワークを訓練する。
本稿では,入力画像上で離散ウェーブレット分解を行う「ウェーブレットノイズ除去器(WNR)」を提案し,我々の「ウェーブレット係数選択モジュール(WCSM)」によって決定されるいくつかの重要な係数のみを慎重に選択する。
WNRによるノイズ除去後の画像の高周波コンテンツを復元するために,再構成した画像がサロゲートモデル上の元の予測に類似した係数を得る目的で,さらに「再生器」ネットワークを訓練する。
テスト時には、トレーニングされた再生器ネットワークと組み合わせたWNRがブラックボックスネットワークにプリプションされ、敵の精度が向上する。
本手法は,攻撃者がブラックボックスアーキテクチャ(Alexnet)に類似したサロゲートアーキテクチャ(Alexnet-half,Alexnet)をディフェンダーと同じモデルステーリング戦略で使用しても,ベースラインと比較してCIFAR-10の対角精度を38.98%,32.01%向上させる。
コードはhttps://github.com/vcl-iisc/data-free-black-box- defenseで入手できる。
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