論文の概要: Diffusion Denoised Smoothing for Certified and Adversarial Robust Out-Of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14961v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 12:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 11:22:54.659705
• Title: Diffusion Denoised Smoothing for Certified and Adversarial Robust Out-Of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 拡散分別平滑化によるロバスト外分布検出法の検討
• Authors: Nicola Franco, Daniel Korth, Jeanette Miriam Lorenz, Karsten Roscher, Stephan Guennemann
• Abstract要約: 本稿では,OOD検出のロバスト性を,入力周辺の$ell$-norm内で証明するための新しい手法を提案する。 我々は,OOD検体に対する敵攻撃を検出するための現在の手法を改良するとともに,非分布検体に対する高いレベルの認証及び敵ロバスト性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.247268652296234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As the use of machine learning continues to expand, the importance of ensuring its safety cannot be overstated. A key concern in this regard is the ability to identify whether a given sample is from the training distribution, or is an "Out-Of-Distribution" (OOD) sample. In addition, adversaries can manipulate OOD samples in ways that lead a classifier to make a confident prediction. In this study, we present a novel approach for certifying the robustness of OOD detection within a $\ell_2$-norm around the input, regardless of network architecture and without the need for specific components or additional training. Further, we improve current techniques for detecting adversarial attacks on OOD samples, while providing high levels of certified and adversarial robustness on in-distribution samples. The average of all OOD detection metrics on CIFAR10/100 shows an increase of $\sim 13 \% / 5\%$ relative to previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の利用が拡大するにつれて、安全性の確保の重要性は過大評価されない。 この点において重要な関心事は、与えられたサンプルがトレーニング分布からのものであるか、あるいは"Out-Of-Distribution"(OOD)サンプルであるかどうかを識別する能力である。 さらに、敵はOODサンプルを分類器を確実に予測するための方法で操作することができる。 本研究では,ネットワークアーキテクチャによらず,特定のコンポーネントや追加のトレーニングを必要とせず,入力周辺の$\ell_2$-norm内でOOD検出の堅牢性を証明する新しい手法を提案する。 さらに,oodサンプルに対する敵意攻撃を検出する現在の手法を改良し,分散サンプルに対して高いレベルの認証と敵意のロバスト性を提供する。 CIFAR10/100におけるOOD検出指標の平均値は、以前のアプローチと比較して$\sim 13 \% / 5\%$の増加を示している。

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