Fugu-MT 論文翻訳(概要): CosPGD: a unified white-box adversarial attack for pixel-wise prediction tasks

論文の概要: CosPGD: a unified white-box adversarial attack for pixel-wise prediction tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02213v2
Date: Mon, 19 Jun 2023 20:24:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 04:00:44.132179
Title: CosPGD: a unified white-box adversarial attack for pixel-wise prediction tasks
Title（参考訳）: CosPGD : 画素単位の予測タスクに対する一貫したホワイトボックス対向攻撃
Authors: Shashank Agnihotri and Steffen Jung and Margret Keuper
Abstract要約: 我々は,任意の画素単位の予測タスクに対して専用の攻撃を最適化できる,新しいホワイトボックス対逆攻撃であるCosPGDを提案する。我々は,光フローに対する敵攻撃と,任意の画素ワイド予測タスクに拡張可能な画像復元のための新しいベンチマークを設定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.83842808044211
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While neural networks allow highly accurate predictions in many tasks, their lack of robustness towards even slight input perturbations hampers their deployment in many real-world applications. Recent research towards evaluating the robustness of neural networks such as the seminal projected gradient descent(PGD) attack and subsequent works have drawn significant attention, as they provide an effective insight into the quality of representations learned by the network. However, these methods predominantly focus on image classification tasks, while only a few approaches specifically address the analysis of pixel-wise prediction tasks such as semantic segmentation, optical flow, disparity estimation, and others, respectively. Thus, there is a lack of a unified adversarial robustness benchmarking tool(algorithm) that is applicable to all such pixel-wise prediction tasks. In this work, we close this gap and propose CosPGD, a novel white-box adversarial attack that allows optimizing dedicated attacks for any pixel-wise prediction task in a unified setting. It leverages the cosine similarity between the distributions over the predictions and ground truth (or target) to extend directly from classification tasks to regression settings. We outperform the SotA on semantic segmentation attacks in our experiments on PASCAL VOC2012 and CityScapes. Further, we set a new benchmark for adversarial attacks on optical flow, and image restoration displaying the ability to extend to any pixel-wise prediction task.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、多くのタスクで高精度な予測を可能にするが、わずかな入力摂動に対する堅牢性の欠如は、多くの現実世界アプリケーションでのデプロイメントを妨げている。セナル・プロジェクテッド・グラデーション・降下(pgd)攻撃などのニューラルネットワークのロバスト性を評価する最近の研究は、ネットワークが学習する表現の質に関する効果的な洞察を提供するため、多くの注目を集めている。しかし,これらの手法は画像分類タスクに重点を置いているのに対して,セマンティックセグメンテーションや光フロー,不均等推定などの画素単位の予測タスクの分析に特に取り組むアプローチはごくわずかである。したがって、このようなピクセル単位の予測タスクに適用可能な、一貫した対向的堅牢性ベンチマークツール(algorithm)が存在しない。本研究では,このギャップを埋めてCosPGDを提案する。これは,任意の画素単位の予測タスクに対して,一貫した設定で専用の攻撃を最適化する,新しいホワイトボックス対逆攻撃である。予測上の分布と基底真理(あるいはターゲット)との間のコサイン類似性を活用して、分類タスクから回帰設定へ直接拡張する。 PASCAL VOC2012とCityScapesのセマンティックセグメンテーション攻撃では,SotAよりも優れています。さらに,光学フローに対する敵対的攻撃に対する新たなベンチマークを設定し,任意の画素単位の予測タスクに拡張する能力を示す画像復元を行った。

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