Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph-based methods coupled with specific distributional distances for adversarial attack detection

論文の概要: Graph-based methods coupled with specific distributional distances for adversarial attack detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00042v1
Date: Wed, 31 May 2023 13:21:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-02 20:27:52.679074
Title: Graph-based methods coupled with specific distributional distances for adversarial attack detection
Title（参考訳）: 逆攻撃検出のためのグラフに基づく特定分布距離の結合法
Authors: Dwight Nwaigwe, Lucrezia Carboni, Martial Mermillod, Sophie Achard, Michel Dojat
Abstract要約: 本稿では,グラフの観点から,敵攻撃の検出と解釈の新たなアプローチを提案する。画像、良性、敵対性については、ニューラルネットワークのアーキテクチャが関連するグラフを誘導する方法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Artificial neural networks are prone to being fooled by carefully perturbed inputs which cause an egregious misclassification. These \textit{adversarial} attacks have been the focus of extensive research. Likewise, there has been an abundance of research in ways to detect and defend against them. We introduce a novel approach of detection and interpretation of adversarial attacks from a graph perspective. For an image, benign or adversarial, we study how a neural network's architecture can induce an associated graph. We study this graph and introduce specific measures used to predict and interpret adversarial attacks. We show that graphs-based approaches help to investigate the inner workings of adversarial attacks.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、慎重に混乱した入力によって騙されやすくなり、誤った分類を引き起こす。これらの \textit{adversarial}攻撃は広範な研究の焦点となっている。同様に、彼らに対する検知と防御方法の研究も数多く行われている。グラフの観点から,敵攻撃の検出と解釈の新たなアプローチを導入する。画像、良性、敵対性については、ニューラルネットワークのアーキテクチャが関連するグラフを誘導する方法について検討する。本稿では,このグラフを検証し,敵攻撃の予測と解釈に使用する具体的な指標を紹介する。グラフに基づくアプローチが敵攻撃の内部動作の解明に役立つことを示す。

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