論文の概要: Certifiable (Multi)Robustness Against Patch Attacks Using ERM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08944v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 21:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:50:51.885027
• Title: Certifiable (Multi)Robustness Against Patch Attacks Using ERM
• Title（参考訳）: ERMを用いたパッチ攻撃に対する認証(マルチ)ロバスト性
• Authors: Saba Ahmadi, Avrim Blum, Omar Montasser, Kevin Stangl
• Abstract要約: Patch-Cleanser (Xiang et al. [2022])の最近の攻撃に対する防御について検討する。 Patch-Cleanserアルゴリズムは2マスクの正当性を持つために予測モデルを必要とする。 本研究では,EMMオラクルを用いて2つのマスク操作に頑健な予測子を学習するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.7947327426365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consider patch attacks, where at test-time an adversary manipulates a test image with a patch in order to induce a targeted misclassification. We consider a recent defense to patch attacks, Patch-Cleanser (Xiang et al. [2022]). The Patch-Cleanser algorithm requires a prediction model to have a ``two-mask correctness'' property, meaning that the prediction model should correctly classify any image when any two blank masks replace portions of the image. Xiang et al. learn a prediction model to be robust to two-mask operations by augmenting the training set with pairs of masks at random locations of training images and performing empirical risk minimization (ERM) on the augmented dataset. However, in the non-realizable setting when no predictor is perfectly correct on all two-mask operations on all images, we exhibit an example where ERM fails. To overcome this challenge, we propose a different algorithm that provably learns a predictor robust to all two-mask operations using an ERM oracle, based on prior work by Feige et al. [2015]. We also extend this result to a multiple-group setting, where we can learn a predictor that achieves low robust loss on all groups simultaneously.
• Abstract（参考訳）: テスト時に相手がテストイメージをパッチで操作し、ターゲットの誤分類を誘導するパッチ攻撃を考える。 Patch-Cleanser (Xiang et al. [2022])の最近の攻撃に対する防御について検討する。 Patch-Cleanserアルゴリズムは、"two-mask correctness'プロパティを持つように予測モデルを必要とする。 Xiangらは、トレーニング画像のランダムな位置にあるマスクのペアでトレーニングセットを増強し、拡張データセット上で経験的リスク最小化(ERM)を実行することにより、2マスク操作に対して堅牢な予測モデルを学習する。 しかし、すべての画像上の2マスク操作に対して予測器が完全に正しくないような実現不可能な環境では、ERMが失敗する例を示す。 この課題を克服するために,feigeらによる先行研究に基づいて,erm oracleを用いて,すべての2マスク操作にロバストな予測器を確実に学習する別のアルゴリズムを提案する。 [2015]. また、この結果を複数のグループ設定に拡張し、同時に全てのグループに対してロバスト損失の少ない予測子を学習する。

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