論文の概要: Unfolding Local Growth Rate Estimates for (Almost) Perfect Adversarial Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06776v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 17:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:32:54.758327
• Title: Unfolding Local Growth Rate Estimates for (Almost) Perfect Adversarial Detection
• Title（参考訳）: 完全逆数検出のための(ほぼ)局所的成長速度推定
• Authors: Peter Lorenz, Margret Keuper and Janis Keuper
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くの知覚的タスクにおける最先端のソリューションを定義する。 現在のCNNアプローチは、システムを騙すために特別に作られた入力の敵の摂動に対して脆弱なままである。 本稿では,ネットワークの局所固有次元(LID)と敵攻撃の関係について,最近の知見を生かした,シンプルで軽量な検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.72025865314187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNN) define the state-of-the-art solution on many perceptual tasks. However, current CNN approaches largely remain vulnerable against adversarial perturbations of the input that have been crafted specifically to fool the system while being quasi-imperceptible to the human eye. In recent years, various approaches have been proposed to defend CNNs against such attacks, for example by model hardening or by adding explicit defence mechanisms. Thereby, a small "detector" is included in the network and trained on the binary classification task of distinguishing genuine data from data containing adversarial perturbations. In this work, we propose a simple and light-weight detector, which leverages recent findings on the relation between networks' local intrinsic dimensionality (LID) and adversarial attacks. Based on a re-interpretation of the LID measure and several simple adaptations, we surpass the state-of-the-art on adversarial detection by a significant margin and reach almost perfect results in terms of F1-score for several networks and datasets. Sources available at: https://github.com/adverML/multiLID
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くの知覚的タスクにおける最先端のソリューションを定義する。 しかし、現在のCNNアプローチは、人間の目に準知覚できない状態でシステムを騙すために特別に作られた入力の敵の摂動に対して脆弱なままである。 近年、モデル硬化や明示的な防御機構の追加など、CNNをこのような攻撃から守るための様々なアプローチが提案されている。 これにより、ネットワークに小さな「検出器」が含まれ、真データと逆摂動を含むデータとを区別する二分分類タスクで訓練される。 本研究では,ネットワークの局所固有次元(LID)と敵攻撃の関係について,最近の知見を生かした,シンプルで軽量な検出器を提案する。 LID測度の再解釈といくつかの単純な適応に基づいて、敵検出の最先端をかなりのマージンで超越し、複数のネットワークやデータセットのF1スコアでほぼ完璧な結果を得る。 出典: https://github.com/adverML/multiLID

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