論文の概要: Generalizable Black-Box Adversarial Attack with Meta Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00364v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 07:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:46:03.010456
• Title: Generalizable Black-Box Adversarial Attack with Meta Learning
• Title（参考訳）: メタラーニングによるブラックボックス攻撃の一般化
• Authors: Fei Yin and Yong Zhang and Baoyuan Wu and Yan Feng and Jingyi Zhang and Yanbo Fan and Yujiu Yang
• Abstract要約: ブラックボックス攻撃では、ターゲットモデルのパラメータが不明であり、攻撃者はクエリのフィードバックに基づいて、クエリの予算に基づいて摂動を成功させることを目指している。 本稿では,実例レベルの逆転可能性という,過去の攻撃に対するフィードバック情報を活用することを提案する。 この2種類の逆転送性を持つフレームワークは,市販のクエリベースのアタック手法と自然に組み合わせて性能を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.196613395045595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the scenario of black-box adversarial attack, the target model's parameters are unknown, and the attacker aims to find a successful adversarial perturbation based on query feedback under a query budget. Due to the limited feedback information, existing query-based black-box attack methods often require many queries for attacking each benign example. To reduce query cost, we propose to utilize the feedback information across historical attacks, dubbed example-level adversarial transferability. Specifically, by treating the attack on each benign example as one task, we develop a meta-learning framework by training a meta-generator to produce perturbations conditioned on benign examples. When attacking a new benign example, the meta generator can be quickly fine-tuned based on the feedback information of the new task as well as a few historical attacks to produce effective perturbations. Moreover, since the meta-train procedure consumes many queries to learn a generalizable generator, we utilize model-level adversarial transferability to train the meta-generator on a white-box surrogate model, then transfer it to help the attack against the target model. The proposed framework with the two types of adversarial transferability can be naturally combined with any off-the-shelf query-based attack methods to boost their performance, which is verified by extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: black-box adversarial attackのシナリオでは、ターゲットモデルのパラメータが不明であり、攻撃者はクエリ予算の下でクエリフィードバックに基づいて、敵の摂動を成功させることを目指している。 フィードバック情報に制限があるため、既存のクエリベースのブラックボックス攻撃方法は、各良質な例を攻撃するために多くのクエリを必要とすることが多い。 クエリコストを削減するために,事例レベルの逆転送可能性と呼ばれる過去の攻撃に対するフィードバック情報を活用することを提案する。 具体的には,各良質な例に対する攻撃をひとつのタスクとして扱うことで,良質な例に基づく摂動を生成するためのメタ生成者を訓練することで,メタラーニングフレームワークを開発する。 新たな良質な例を攻撃する場合、メタジェネレータは、新しいタスクのフィードバック情報と、効果的な摂動を生成するためのいくつかの歴史的な攻撃に基づいて、迅速に微調整することができる。 さらに,メタトレイン法は多くのクエリを消費して一般化可能なジェネレータを学習するため,ホワイトボックスサロゲートモデルでメタジェネレータをトレーニングし,ターゲットモデルに対する攻撃を支援するために転送する。 この2種類の逆転送性を持つフレームワークは,市販のクエリベースのアタック手法と自然に組み合わせて性能を向上し,広範囲な実験により検証することができる。

関連論文リスト

• Learning diverse attacks on large language models for robust red-teaming and safety tuning [126.32539952157083]
  レッドチーム、あるいは有害な応答を誘発するプロンプトの特定は、大きな言語モデルの安全なデプロイを保証するための重要なステップである。 新規性と多様性を優先する明確な規則化であっても、既存のアプローチはモード崩壊または効果的な攻撃を発生させることができないことを示す。 我々は,GFlowNetの微調整と二次平滑化フェーズを用いて,多種多様な効果的な攻撃プロンプトを生成するために攻撃モデルを訓練することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T19:16:17Z)
• Mutual-modality Adversarial Attack with Semantic Perturbation [81.66172089175346]
  本稿では,相互モダリティ最適化スキームにおける敵攻撃を生成する新しい手法を提案する。 我々の手法は最先端の攻撃方法より優れており、プラグイン・アンド・プレイ・ソリューションとして容易にデプロイできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T05:06:01Z)
• DTA: Distribution Transform-based Attack for Query-Limited Scenario [11.874670564015789]
  敵の例を生成する際、従来のブラックボックス攻撃法は攻撃対象モデルからの十分なフィードバックに依存している。 本稿では,攻撃された動作が限られた数のクエリを実行可能であることをシミュレートするハードラベル攻撃を提案する。 提案したアイデアの有効性とDTAの最先端性を検証する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T13:21:03Z)
• Understanding the Robustness of Randomized Feature Defense Against Query-Based Adversarial Attacks [23.010308600769545]
  ディープニューラルネットワークは、元の画像に近いサンプルを見つける敵の例に弱いが、モデルを誤分類させる可能性がある。 モデル中間層における隠れた特徴にランダムノイズを付加することにより,ブラックボックス攻撃に対する簡易かつ軽量な防御法を提案する。 本手法は,スコアベースと決定ベースの両方のブラックボックス攻撃に対するモデルのレジリエンスを効果的に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T03:53:23Z)
• Query Efficient Cross-Dataset Transferable Black-Box Attack on Action Recognition [99.29804193431823]
  ブラックボックスの敵攻撃は、行動認識システムに現実的な脅威をもたらす。 本稿では,摂動を発生させることにより,これらの欠点に対処する新たな行動認識攻撃を提案する。 提案手法は,最先端のクエリベースおよび転送ベース攻撃と比較して,8%,12%の偽装率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T17:47:49Z)
• Local Black-box Adversarial Attacks: A Query Efficient Approach [64.98246858117476]
  アドリアックは、セキュリティに敏感なシナリオにおけるディープニューラルネットワークの適用を脅かしている。 ブラックボックス攻撃における限られたクエリ内でのみクリーンな例の識別領域を摂動させる新しいフレームワークを提案する。 攻撃成功率の高いブラックボックス摂動時のクエリ効率を大幅に改善できることを示すため,広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T15:32:16Z)
• Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution [83.02632136860976]
  深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃の研究 我々は, 代理バイアスに対して頑健な, 対向移動可能性の新たなメカニズムを開発する。 ベンチマークデータセットの実験と実世界のAPIに対する攻撃は、提案手法の優れた攻撃性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:45:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。