論文の概要: Deviations in Representations Induced by Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03714v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 17:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:05:03.479665
• Title: Deviations in Representations Induced by Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 敵の攻撃による表現の偏差
• Authors: Daniel Steinberg, Paul Munro
• Abstract要約: 研究によると、ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱い。 この発見は研究の新たな方向性をもたらし、脆弱性のあるネットワークを攻撃して防御するためにアルゴリズムが開発された。 本稿では,敵攻撃によって引き起こされる表現の偏差を計測し,解析する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has been a popular topic and has achieved success in many areas. It has drawn the attention of researchers and machine learning practitioners alike, with developed models deployed to a variety of settings. Along with its achievements, research has shown that deep learning models are vulnerable to adversarial attacks. This finding brought about a new direction in research, whereby algorithms were developed to attack and defend vulnerable networks. Our interest is in understanding how these attacks effect change on the intermediate representations of deep learning models. We present a method for measuring and analyzing the deviations in representations induced by adversarial attacks, progressively across a selected set of layers. Experiments are conducted using an assortment of attack algorithms, on the CIFAR-10 dataset, with plots created to visualize the impact of adversarial attacks across different layers in a network.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは人気のあるトピックであり、多くの分野で成功しています。 研究者や機械学習の実践者たちも注目しており、様々な設定に開発モデルが展開されている。 その成果とともに、ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱いことが研究で示されている。 この発見は研究の新しい方向性をもたらし、脆弱性のあるネットワークを攻撃して防御するためにアルゴリズムが開発された。 我々の関心は、これらの攻撃がディープラーニングモデルの中間表現にどのように影響するかを理解することである。 本稿では, 敵攻撃によって引き起こされる表現の偏差を, 選択的に測定し, 解析する手法を提案する。 CIFAR-10データセット上で、ネットワーク内の異なる層にまたがる敵攻撃の影響を可視化するプロットを用いて、一連の攻撃アルゴリズムを用いて実験を行う。

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