論文の概要: Constructing Semantics-Aware Adversarial Examples with a Probabilistic Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00353v3
- Date: Sun, 24 Nov 2024 01:33:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:17:19.989829
- Title: Constructing Semantics-Aware Adversarial Examples with a Probabilistic Perspective
- Title(参考訳): 確率論的視点による意味論的適応例の構築
- Authors: Andi Zhang, Mingtian Zhang, Damon Wischik,
- Abstract要約: 本稿では,敵対例の生成過程において,意味論の主観的理解を分布として組み込むための確率論的視点を提案する。
本手法は画像の全体的意味を保存し,人間の検出を困難にしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.168954634479465
- License:
- Abstract: We propose a probabilistic perspective on adversarial examples, allowing us to embed subjective understanding of semantics as a distribution into the process of generating adversarial examples, in a principled manner. Despite significant pixel-level modifications compared to traditional adversarial attacks, our method preserves the overall semantics of the image, making the changes difficult for humans to detect. This extensive pixel-level modification enhances our method's ability to deceive classifiers designed to defend against adversarial attacks. Our empirical findings indicate that the proposed methods achieve higher success rates in circumventing adversarial defense mechanisms, while remaining difficult for human observers to detect.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 主観的セマンティックス理解を, 逆例の生成過程に, 原則的に組み込むことが可能な, 逆例に対する確率論的視点を提案する。
従来の対人攻撃に比べて画素レベルの大きな変化はあったものの、画像全体の意味を保存し、人間の検出を困難にしている。
この拡張されたピクセルレベルの修正により、敵攻撃から守るために設計された分類器を騙す能力が向上する。
実験の結果,提案手法は敵防御機構の回避において高い成功率を達成する一方で,ヒトの観察者が検出することが困難であることが示唆された。
関連論文リスト
- Imperceptible Face Forgery Attack via Adversarial Semantic Mask [59.23247545399068]
本稿では, 対向性, 可視性に優れた対向性例を生成できるASMA(Adversarial Semantic Mask Attack framework)を提案する。
具体的には, 局所的なセマンティック領域の摂動を抑制し, 良好なステルス性を実現する, 対向型セマンティックマスク生成モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T10:38:11Z) - Efficient Generation of Targeted and Transferable Adversarial Examples for Vision-Language Models Via Diffusion Models [17.958154849014576]
大規模視覚言語モデル(VLM)のロバスト性を評価するために、敵対的攻撃を用いることができる。
従来のトランスファーベースの敵攻撃は、高いイテレーション数と複雑なメソッド構造により、高いコストを発生させる。
本稿では, 拡散モデルを用いて, 自然, 制約のない, 対象とする対向的な例を生成するAdvDiffVLMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T07:19:52Z) - AdvFAS: A robust face anti-spoofing framework against adversarial
examples [24.07755324680827]
本稿では,2つの組み合わされたスコアを利用して,正しく検出された顔画像と誤検出された顔画像とを正確に識別する,頑健な顔アンチスプーフィングフレームワークAdvFASを提案する。
実験では、さまざまなアタック、データセット、バックボーンなど、さまざまな設定でフレームワークの有効性を実証しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T02:47:19Z) - Mist: Towards Improved Adversarial Examples for Diffusion Models [0.8883733362171035]
拡散モデル(DM)は、人工知能によって生成されたコンテンツ、特にアート作品の制作において大きな成功を収めた。
侵害者は、認可されていない人造絵画をDMで模倣することで利益を得ることができる。
近年の研究では、拡散モデルに対する様々な逆例が、これらの著作権侵害に対する効果的な手段である可能性が示唆されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T03:43:34Z) - Improving Adversarial Robustness to Sensitivity and Invariance Attacks
with Deep Metric Learning [80.21709045433096]
対向ロバスト性の標準的な方法は、サンプルを最小に摂動させることによって作られたサンプルに対して防御する枠組みを仮定する。
距離学習を用いて、最適輸送問題として逆正則化をフレーム化する。
予備的な結果から, 変分摂動の規則化は, 変分防御と敏感防御の両方を改善することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T13:54:02Z) - Towards Defending against Adversarial Examples via Attack-Invariant
Features [147.85346057241605]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の雑音に弱い。
敵の強靭性は、敵の例を利用して改善することができる。
目に見えない種類の敵の例に基づいて訓練されたモデルは、一般的に、目に見えない種類の敵の例にうまく一般化できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T12:49:54Z) - Adversarial Examples Detection beyond Image Space [88.7651422751216]
摂動と予測信頼の間にはコンプライアンスが存在することが分かり、予測信頼の面から少数の摂動攻撃を検出するための指針となる。
本研究では,画像ストリームが画素アーティファクトに注目し,勾配ストリームが信頼度アーティファクトに対応する2ストリームアーキテクチャによる画像空間を超えた手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T09:55:03Z) - Learning to Separate Clusters of Adversarial Representations for Robust
Adversarial Detection [50.03939695025513]
本稿では,最近導入された非破壊的特徴を動機とした新しい確率的対向検出器を提案する。
本稿では,非ロバスト特徴を逆例の共通性と考え,その性質に対応する表現空間におけるクラスターの探索が可能であることを推定する。
このアイデアは、別のクラスタ内の逆表現の確率推定分布を導出し、その分布を確率に基づく逆検出器として活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T07:21:18Z) - A Hamiltonian Monte Carlo Method for Probabilistic Adversarial Attack
and Learning [122.49765136434353]
本稿では,HMCAM (Acumulated Momentum) を用いたハミルトニアンモンテカルロ法を提案する。
また, 対数的対数的対数的学習(Contrastive Adversarial Training, CAT)と呼ばれる新たな生成法を提案し, 対数的例の平衡分布にアプローチする。
いくつかの自然画像データセットと実用システムに関する定量的および定性的な解析により、提案アルゴリズムの優位性が確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T16:07:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。