論文の概要: Security-Aware Approximate Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05264v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 19:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 15:10:49.702610
• Title: Security-Aware Approximate Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: セキュリティアウェア近似スパイクニューラルネットワーク
• Authors: Syed Tihaam Ahmad, Ayesha Siddique, Khaza Anuarul Hoque
• Abstract要約: AxSNNの構造的パラメータと近似レベルを2塩基勾配と2つのニューロモルフィックアタックで解析した。 我々は,AxSNNのセキュリティのための2つの新しい防御手法,すなわち精度スケーリングと近似量子化対応フィルタリングを提案する。 以上の結果から,AxSNNはAccSNNよりも敵攻撃を受けやすいが,精度スケーリングとAQFはAxSNNの堅牢性を大幅に向上することが示された。
• 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: Deep Neural Networks (DNNs) and Spiking Neural Networks (SNNs) are both known for their susceptibility to adversarial attacks. Therefore, researchers in the recent past have extensively studied the robustness and defense of DNNs and SNNs under adversarial attacks. Compared to accurate SNNs (AccSNN), approximate SNNs (AxSNNs) are known to be up to 4X more energy-efficient for ultra-low power applications. Unfortunately, the robustness of AxSNNs under adversarial attacks is yet unexplored. In this paper, we first extensively analyze the robustness of AxSNNs with different structural parameters and approximation levels under two gradient-based and two neuromorphic attacks. Then, we propose two novel defense methods, i.e., precision scaling and approximate quantization-aware filtering (AQF), for securing AxSNNs. We evaluated the effectiveness of these two defense methods using both static and neuromorphic datasets. Our results demonstrate that AxSNNs are more prone to adversarial attacks than AccSNNs, but precision scaling and AQF significantly improve the robustness of AxSNNs. For instance, a PGD attack on AxSNN results in a 72\% accuracy loss compared to AccSNN without any attack, whereas the same attack on the precision-scaled AxSNN leads to only a 17\% accuracy loss in the static MNIST dataset (4X robustness improvement). Similarly, a Sparse Attack on AxSNN leads to a 77\% accuracy loss when compared to AccSNN without any attack, whereas the same attack on an AxSNN with AQF leads to only a 2\% accuracy loss in the neuromorphic DVS128 Gesture dataset (38X robustness improvement).
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks (DNN) と Spiking Neural Networks (SNN) はどちらも、敵対的攻撃に対する感受性で知られている。 そのため、近年の研究者は、敵の攻撃下でのDNNとSNNの堅牢性と防御を幅広く研究してきた。 正確なSNN(AccSNN)と比較して、近似SNN(AxSNN)は超低消費電力アプリケーションでは最大4倍エネルギー効率が高いことが知られている。 残念ながら、敵の攻撃によるAxSNNの堅牢性はまだ解明されていない。 本稿では,2つの勾配と2つのニューロモルフィック攻撃によるAxSNNの構造的パラメータと近似レベルの違いによるロバスト性の解析を行った。 そこで我々は,AxSNNの安全性を確保するために,精度スケーリングと近似量子化対応フィルタリング(AQF)という2つの新しい防御手法を提案する。 この2つの防御法の有効性を静的および神経形態学的データセットを用いて評価した。 以上の結果から,AxSNNはAccSNNよりも敵攻撃を受けやすいが,精度スケーリングとAQFはAxSNNの堅牢性を大幅に向上することが示された。 例えば、AxSNNに対するPGD攻撃は攻撃を受けないAccSNNと比較して72%の精度の損失をもたらすが、AxSNNに対する攻撃は静的MNISTデータセットにおいて17倍の精度の損失しか生じない(ロバスト性の改善)。 同様に、AxSNNに対するスパース攻撃は攻撃のないAccSNNと比較して77%の精度の損失をもたらすが、AQFによるAxSNNに対する攻撃は、ニューロモルフィックDVS128ジェスチャデータセット(38倍堅牢性の改善)においてわずか2倍の精度の損失をもたらす。

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