論文の概要: Improving the Transferability of Adversarial Samples by Path-Augmented Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15735v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 05:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 16:20:35.122209
• Title: Improving the Transferability of Adversarial Samples by Path-Augmented Method
• Title（参考訳）: パス拡張法による対向サンプルの転送性の向上
• Authors: Jianping Zhang, Jen-tse Huang, Wenxuan Wang, Yichen Li, Weibin Wu, Xiaosen Wang, Yuxin Su, Michael R. Lyu
• Abstract要約: 本稿では,拡張意味論と一貫性のない画像の落とし穴を克服するパス拡張手法を提案する。 PAMは、攻撃成功率の点で最先端のベースラインと比較して平均4.8%以上の改善を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.41363108018462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have achieved unprecedented success on diverse vision tasks. However, they are vulnerable to adversarial noise that is imperceptible to humans. This phenomenon negatively affects their deployment in real-world scenarios, especially security-related ones. To evaluate the robustness of a target model in practice, transfer-based attacks craft adversarial samples with a local model and have attracted increasing attention from researchers due to their high efficiency. The state-of-the-art transfer-based attacks are generally based on data augmentation, which typically augments multiple training images from a linear path when learning adversarial samples. However, such methods selected the image augmentation path heuristically and may augment images that are semantics-inconsistent with the target images, which harms the transferability of the generated adversarial samples. To overcome the pitfall, we propose the Path-Augmented Method (PAM). Specifically, PAM first constructs a candidate augmentation path pool. It then settles the employed augmentation paths during adversarial sample generation with greedy search. Furthermore, to avoid augmenting semantics-inconsistent images, we train a Semantics Predictor (SP) to constrain the length of the augmentation path. Extensive experiments confirm that PAM can achieve an improvement of over 4.8% on average compared with the state-of-the-art baselines in terms of the attack success rates.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは多様な視覚タスクにおいて前例のない成功を収めた。 しかし、人間には受け入れられない敵の騒音に弱い。 この現象は、現実のシナリオ、特にセキュリティ関連のシナリオでのデプロイメントに悪影響を及ぼす。 実際にターゲットモデルのロバスト性を評価するため,トランスファーベースアタックは局所モデルを用いて敵のサンプルを抽出し,高い効率で研究者の注目を集めた。 最先端の転送ベースの攻撃は、一般的にデータ拡張に基づいており、通常、敵対的なサンプルを学習する際に、線形パスから複数のトレーニングイメージを増強する。 しかし、このような手法は画像拡張パスをヒューリスティックに選択し、対象画像と相容れないイメージを増大させ、生成した対向サンプルの転送性に悪影響を及ぼす可能性がある。 この落とし穴を克服するため,我々はPath-Augmented Method (PAM)を提案する。 具体的には、まず、PAMが候補拡張パスプールを構築する。 そして、グリーディ探索による逆サンプル生成中に採用される増強経路を解決する。 さらに,セマンティクスに一貫性のない画像の強調を避けるために,セマンティクス予測子(sp)を訓練し,加算経路の長さを制約する。 大規模な実験により、PAMは攻撃成功率の点で最先端のベースラインと比較して平均4.8%以上の改善を達成できることを確認した。

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