論文の概要: Rethinking Model Ensemble in Transfer-based Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09105v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 06:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:36:42.780480
• Title: Rethinking Model Ensemble in Transfer-based Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 伝達型敵攻撃におけるモデルアンサンブルの再考
• Authors: Huanran Chen, Yichi Zhang, Yinpeng Dong, Jun Zhu
• Abstract要約: 敵対的攻撃は、深層学習モデルの弱点をブラックボックス方式で識別することができる。 我々は、より移動可能な敵の例を生成するために、CWA(Common Weakness Attack)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.89279119411856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models are vulnerable to adversarial examples. Transfer-based adversarial attacks attract tremendous attention as they can identify the weaknesses of deep learning models in a black-box manner. An effective strategy to improve the transferability of adversarial examples is attacking an ensemble of models. However, previous works simply average the outputs of different models, lacking an in-depth analysis on how and why model ensemble can strongly improve the transferability. In this work, we rethink the ensemble in adversarial attacks and define the common weakness of model ensemble with the properties of the flatness of loss landscape and the closeness to the local optimum of each model. We empirically and theoretically show that these two properties are strongly correlated with the transferability and propose a Common Weakness Attack (CWA) to generate more transferable adversarial examples by promoting these two properties. Experimental results on both image classification and object detection tasks validate the effectiveness of our approach to improve the adversarial transferability, especially when attacking adversarially trained models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、敵の例に弱い。 トランスファーベースの敵攻撃は、ブラックボックス方式でディープラーニングモデルの弱点を識別できるため、大きな注目を集める。 逆の例の伝達性を改善する効果的な戦略は、モデルのアンサンブルを攻撃することである。 しかし、以前の作品では、異なるモデルの出力を平均し、モデルアンサンブルが転送可能性を強く改善できる理由と方法に関する詳細な分析を欠いている。 本研究では,敵対的攻撃におけるアンサンブルを再考し,損失景観の平坦性と各モデルの局所的最適度との密接性の性質と,モデルアンサンブルの共通弱点を定義する。 我々は,これら2つの性質が伝達可能性と強い相関関係にあることを実証的・理論的に示し,これら2つの性質を促進させることで,より伝達可能な逆例を生成するための共通弱攻撃(cwa)を提案する。 画像分類と物体検出の両タスクの実験結果から, 対角移動性向上のためのアプローチの有効性が検証された。

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