論文の概要: On the Robustness of Randomized Ensembles to Adversarial Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01375v3
• Date: Sun, 28 May 2023 20:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 01:49:50.587796
• Title: On the Robustness of Randomized Ensembles to Adversarial Perturbations
• Title（参考訳）: 逆摂動に対するランダム化アンサンブルのロバスト性について
• Authors: Hassan Dbouk, Naresh R. Shanbhag
• Abstract要約: ランダム化アンサンブル分類器(REC)は従来のアンサンブル法に代わる魅力的な代替品として登場した。 近年の研究では、RECを構築するための既存の手法が、当初主張されていたよりも脆弱であることが示されている。 本稿では,ロバストなRECをトレーニングするための新しいブースティングアルゴリズム(BARRE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.082239973914326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized ensemble classifiers (RECs), where one classifier is randomly selected during inference, have emerged as an attractive alternative to traditional ensembling methods for realizing adversarially robust classifiers with limited compute requirements. However, recent works have shown that existing methods for constructing RECs are more vulnerable than initially claimed, casting major doubts on their efficacy and prompting fundamental questions such as: "When are RECs useful?", "What are their limits?", and "How do we train them?". In this work, we first demystify RECs as we derive fundamental results regarding their theoretical limits, necessary and sufficient conditions for them to be useful, and more. Leveraging this new understanding, we propose a new boosting algorithm (BARRE) for training robust RECs, and empirically demonstrate its effectiveness at defending against strong $\ell_\infty$ norm-bounded adversaries across various network architectures and datasets. Our code can be found at https://github.com/hsndbk4/BARRE.
• Abstract（参考訳）: 1つの分類器が推論中にランダムに選択されるランダム化アンサンブル分類器(recs)は、計算要件が限定された可逆的ロバスト分類器を実現する伝統的な意味付け手法の魅力的な代替として登場した。 しかし、最近の研究は、RECの構築方法が当初主張していたよりも脆弱であることを示し、「RECはいつ有用か?」「限界は何か?」「どのようにトレーニングするのか?」といった根本的な疑問を提起している。 本研究では,recsの理論的限界,有用であるために必要な条件等に関する基礎的な結果が導出され,まずrecsを非神秘化する。 この新たな理解を活用して、ロバストなRECをトレーニングするための新しいブースティングアルゴリズム(BARRE)を提案し、さまざまなネットワークアーキテクチャやデータセットにまたがる強い$\ell_\infty$ノルムバウンドな敵に対する防御効果を実証的に実証する。 私たちのコードはhttps://github.com/hsndbk4/BARREで参照できます。

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