論文の概要: On the Efficacy of Metrics to Describe Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13028v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 16:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 13:54:50.078951
• Title: On the Efficacy of Metrics to Describe Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 敵攻撃を記述するためのメトリクスの有効性について
• Authors: Tommaso Puccetti, Tommaso Zoppi, Andrea Ceccarelli
• Abstract要約: 敵の防御は、敵の攻撃を許容する能力によって自然に評価される。 防御をテストするために、様々な敵攻撃が作成され、通常は回避能力とL0、L1、L2、Linfノルムの観点から記述される。 本研究は, 避難能力とLノルムが, 代表的な攻撃群に対する防御試験を行ったと主張する上で, 最も効果的な情報であるかどうかを問うものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.867363075280544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial defenses are naturally evaluated on their ability to tolerate adversarial attacks. To test defenses, diverse adversarial attacks are crafted, that are usually described in terms of their evading capability and the L0, L1, L2, and Linf norms. We question if the evading capability and L-norms are the most effective information to claim that defenses have been tested against a representative attack set. To this extent, we select image quality metrics from the state of the art and search correlations between image perturbation and detectability. We observe that computing L-norms alone is rarely the preferable solution. We observe a strong correlation between the identified metrics computed on an adversarial image and the output of a detector on such an image, to the extent that they can predict the response of a detector with approximately 0.94 accuracy. Further, we observe that metrics can classify attacks based on similar perturbations and similar detectability. This suggests a possible review of the approach to evaluate detectors, where additional metrics are included to assure that a representative attack dataset is selected.
• Abstract（参考訳）: 敵の防御は、敵の攻撃を許容する能力によって自然に評価される。 防御をテストするために、様々な敵攻撃が作成され、通常は回避能力とL0、L1、L2、Linfノルムの観点から記述される。 防犯能力とLノルムが、代表的攻撃セットに対して防御がテストされたと主張する上で、最も効果的な情報であるかどうかを問う。 そこで我々は,画像の摂動と検出可能性の相関関係から,画像品質の指標を選択する。 L-ノルムのみの計算が好ましい解となることは滅多にない。 対向画像上で計算された同定された指標とそのような画像上での検出器の出力との間には強い相関関係が見られ、約0.94精度で検出器の応答を予測することができる。 さらに,類似した摂動と類似した検出可能性に基づいて,メトリクスが攻撃を分類できることを観察した。 これは検知器を評価するアプローチの見直しの可能性を示しており、代表的な攻撃データセットが選択されていることを保証するために追加のメトリクスが含まれている。

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