論文の概要: Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10227v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 13:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 13:48:59.349601
• Title: Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
• Title（参考訳）: アンサンブル境界近似による逆検出
• Authors: T. Windeatt
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)のアンサンブルの決定境界を近似するためにブール関数のスペクトル近似を提案する 比較的弱いDNN分類器のウォルシュ組み合わせは、敵の攻撃を検出できることを実験的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A spectral approximation of a Boolean function is proposed for approximating the decision boundary of an ensemble of Deep Neural Networks (DNNs) solving two-class pattern recognition problems. The Walsh combination of relatively weak DNN classifiers is shown experimentally to be capable of detecting adversarial attacks. By observing the difference in Walsh coefficient approximation between clean and adversarial images, it appears that transferability of attack may be used for detection. Approximating the decision boundary may also aid in understanding the learning and transferability properties of DNNs. While the experiments here use images, the proposed approach of modelling two-class ensemble decision boundaries could in principle be applied to any application area.
• Abstract（参考訳）: 2種類のパターン認識問題を解くディープニューラルネットワーク(DNN)のアンサンブルの判断境界を近似するために,ブール関数のスペクトル近似を提案する。 比較的弱いDNN分類器のウォルシュ組み合わせは、敵の攻撃を検出できることを実験的に示している。 クリーン画像と逆画像のウォルシュ係数近似の差を観察することにより, 検出に攻撃の伝達性を利用することができると考えられる。 決定境界を近似することは、DNNの学習性と伝達可能性の性質を理解するのに役立つかもしれない。 実験では画像を用いたが、2種類のアンサンブル決定境界をモデル化する手法は原則として任意のアプリケーション領域に適用できる。

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