論文の概要: Inference Time Evidences of Adversarial Attacks for Forensic on Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13356v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 01:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:59:46.504228
• Title: Inference Time Evidences of Adversarial Attacks for Forensic on Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマー法医学における敵対的攻撃の推理時間的証拠
• Authors: Hugo Lemarchant, Liangzi Li, Yiming Qian, Yuta Nakashima, Hajime Nagahara
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)は、画像分類における最先端のパフォーマンスを達成することで、視覚タスクの一般的なパラダイムになりつつある。 本稿では,ネットワークの入力と出力および潜時特徴を用いて,推論時間中の敵攻撃を検出するための最初の試みを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.88746727644074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) are becoming a very popular paradigm for vision tasks as they achieve state-of-the-art performance on image classification. However, although early works implied that this network structure had increased robustness against adversarial attacks, some works argue ViTs are still vulnerable. This paper presents our first attempt toward detecting adversarial attacks during inference time using the network's input and outputs as well as latent features. We design four quantifications (or derivatives) of input, output, and latent vectors of ViT-based models that provide a signature of the inference, which could be beneficial for the attack detection, and empirically study their behavior over clean samples and adversarial samples. The results demonstrate that the quantifications from input (images) and output (posterior probabilities) are promising for distinguishing clean and adversarial samples, while latent vectors offer less discriminative power, though they give some insights on how adversarial perturbations work.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)は、画像分類における最先端のパフォーマンスを達成するため、視覚タスクにおいて非常に一般的なパラダイムになりつつある。 しかしながら、初期の研究は、このネットワーク構造が敵の攻撃に対して堅牢性を高めたことを示唆していたが、ViTはまだ脆弱であると主張する研究もある。 本稿では,ネットワークの入力と出力と潜在機能を用いて,推論時間中に逆攻撃を検出する最初の試みを示す。 我々は,vitに基づくモデルの入力,出力,潜在ベクトルの4つの定量化(あるいは導出)を設計,その推論のシグネチャを提供する。 その結果、入力(画像)と出力(後確率)からの定量化は、クリーンなサンプルと逆さまのサンプルを区別するのに有望であるが、潜在ベクトルは識別力が少ないが、逆摂動がどのように機能するかについての洞察を与えている。

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