論文の概要: Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A Contemporary Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06302v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 04:19:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:45:39.458632
• Title: Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A Contemporary Survey
• Title（参考訳）: 機械学習ネットワークにおける敵対的攻撃と防御--現代調査
• Authors: Yulong Wang, Tong Sun, Shenghong Li, Xin Yuan, Wei Ni, Ekram Hossain, H. Vincent Poor
• Abstract要約: 機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。 本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。 検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 114.17568992164303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks and defenses in machine learning and deep neural network have been gaining significant attention due to the rapidly growing applications of deep learning in the Internet and relevant scenarios. This survey provides a comprehensive overview of the recent advancements in the field of adversarial attack and defense techniques, with a focus on deep neural network-based classification models. Specifically, we conduct a comprehensive classification of recent adversarial attack methods and state-of-the-art adversarial defense techniques based on attack principles, and present them in visually appealing tables and tree diagrams. This is based on a rigorous evaluation of the existing works, including an analysis of their strengths and limitations. We also categorize the methods into counter-attack detection and robustness enhancement, with a specific focus on regularization-based methods for enhancing robustness. New avenues of attack are also explored, including search-based, decision-based, drop-based, and physical-world attacks, and a hierarchical classification of the latest defense methods is provided, highlighting the challenges of balancing training costs with performance, maintaining clean accuracy, overcoming the effect of gradient masking, and ensuring method transferability. At last, the lessons learned and open challenges are summarized with future research opportunities recommended.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープニューラルネットワークにおける敵対的攻撃と防御は、インターネットにおけるディープラーニングの急速に成長した応用と関連するシナリオによって、大きな注目を集めている。 本調査は,深層ニューラルネットワークに基づく分類モデルに焦点をあてた,敵対的攻撃・防御技術の最近の進歩の概要を提供する。 具体的には,最近の攻撃手法の包括的分類を行い,攻撃原理に基づいた最先端の防御手法を視覚的にアピールする表や木図に提示する。 これは既存の作品の強みと限界の分析を含む厳密な評価に基づいている。 また,本手法を,正則化に基づくロバスト性向上手法を中心に,反撃検出とロバスト性向上に分類する。 サーチベース、決定ベース、ドロップベース、物理ワールド攻撃など、新たな攻撃方法も検討され、最新の防御方法の階層的分類が提供され、トレーニングコストとパフォーマンスのバランス、クリーンな精度の維持、勾配マスクの効果の克服、メソッド転送可能性の確保といった課題が強調されている。 最後に、学んだ教訓とオープンチャレンジは、将来の研究機会として推奨されている。

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