論文の概要: Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10227v4
- Date: Wed, 24 Jan 2024 11:38:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 18:17:20.541991
- 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: 2種類のパターン認識問題を解くために,DNN(Deep Neural Networks)のアンサンブルに対して,新たな攻撃検出手法を提案する。
アンサンブルはブール関数を近似できるウォルシュ係数を用いて結合される。
- 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 new method of detecting adversarial attacks is proposed for an ensemble of
Deep Neural Networks (DNNs) solving two-class pattern recognition problems. The
ensemble is combined using Walsh coefficients which are capable of
approximating Boolean functions and thereby controlling the complexity of the
ensemble decision boundary. The hypothesis in this paper is that decision
boundaries with high curvature allow adversarial perturbations to be found, but
change the curvature of the decision boundary, which is then approximated in a
different way by Walsh coefficients compared to the clean images. By observing
the difference in Walsh coefficient approximation between clean and adversarial
images, it is shown experimentally that transferability of attack may be used
for detection. Furthermore, approximating the decision boundary may 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. Code for approximating Boolean functions using Walsh coefficients:
https://doi.org/10.24433/CO.3695905.v1
- Abstract（参考訳）: 2種類のパターン認識問題を解くために,DNN(Deep Neural Networks)のアンサンブルに対して,新たな攻撃検出手法を提案する。
アンサンブルは、ブール関数を近似し、アンサンブル決定境界の複雑さを制御することができるウォルシュ係数を用いて結合される。
本論文の仮説は,高い曲率を持つ決定境界は逆摂動を見出すことができるが,決定境界の曲率を変化させることにより,清浄な画像と比較してウォルシュ係数によって近似されるというものである。
クリーン画像と逆画像のウォルシュ係数近似の差を観測することにより,攻撃の伝達性が検出に有効であることを実験的に示す。
さらに、決定境界の近似は、DNNの学習性や伝達性を理解するのに役立つ。
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。
Walsh係数を用いたブール関数近似コード:https://doi.org/10.24433/CO.3695905.v1
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