論文の概要: Interpretability is a Kind of Safety: An Interpreter-based Ensemble for Adversary Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06919v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 04:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:42:57.191228
• Title: Interpretability is a Kind of Safety: An Interpreter-based Ensemble for Adversary Defense
• Title（参考訳）: 解釈性は一種の安全性である:敵防御のためのインタプリタベースのアンサンブル
• Authors: Jingyuan Wang, Yufan Wu, Mingxuan Li, Xin Lin, Junjie Wu, Chao Li
• Abstract要約: 我々は,強固な防御敵に対するX-Ensembleと呼ばれるインタプリタベースのアンサンブルフレームワークを提案する。 X-エンサンブルはランダムフォレスト(RF)モデルを用いて、準検出器をアンサンブル検出器に結合し、敵のハイブリッド攻撃防御を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.398901783858005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While having achieved great success in rich real-life applications, deep neural network (DNN) models have long been criticized for their vulnerability to adversarial attacks. Tremendous research efforts have been dedicated to mitigating the threats of adversarial attacks, but the essential trait of adversarial examples is not yet clear, and most existing methods are yet vulnerable to hybrid attacks and suffer from counterattacks. In light of this, in this paper, we first reveal a gradient-based correlation between sensitivity analysis-based DNN interpreters and the generation process of adversarial examples, which indicates the Achilles's heel of adversarial attacks and sheds light on linking together the two long-standing challenges of DNN: fragility and unexplainability. We then propose an interpreter-based ensemble framework called X-Ensemble for robust adversary defense. X-Ensemble adopts a novel detection-rectification process and features in building multiple sub-detectors and a rectifier upon various types of interpretation information toward target classifiers. Moreover, X-Ensemble employs the Random Forests (RF) model to combine sub-detectors into an ensemble detector for adversarial hybrid attacks defense. The non-differentiable property of RF further makes it a precious choice against the counterattack of adversaries. Extensive experiments under various types of state-of-the-art attacks and diverse attack scenarios demonstrate the advantages of X-Ensemble to competitive baseline methods.
• Abstract（参考訳）: リッチなリアルタイムアプリケーションで大きな成功を収めた一方で、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、敵の攻撃に対する脆弱性として長年批判されてきた。 敵の攻撃の脅威を緩和するための厳密な研究努力は行われているが、敵の攻撃の本質的な特徴はまだ明らかではなく、既存の手法はハイブリッド攻撃に対して脆弱であり、反撃に苦しめられている。 そこで,本稿では,dnnの認識分析に基づくインタプリタと,アキレスの敵対的攻撃のヒールを表わし,dnnの長年の課題である脆弱性と説明不能の2つを結びつけることに光を当てる,敵対的事例の生成過程との間に,勾配に基づく相関関係を明らかにする。 そこで我々は,X-Ensembleと呼ばれるインタプリタベースのアンサンブル・フレームワークを提案する。 X-Ensembleは、新しい検出補正プロセスを採用し、ターゲット分類器に対する様々な解釈情報に基づいて複数のサブ検出器と整流器を構築する。 さらに、X-EnsembleはRandom Forests(RF)モデルを用いて、準検出器をアンサンブル検出器に組み合わせ、敵のハイブリッド攻撃防御を行う。 さらに、RFの非微分性は、敵の反撃に対して重要な選択となる。 様々な種類の最先端攻撃や多様な攻撃シナリオの下での広範囲な実験は、x-ensembleの競合ベースラインメソッドに対する利点を示している。

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