Fugu-MT 論文翻訳(概要): Carefully Blending Adversarial Training and Purification Improves Adversarial Robustness

論文の概要: Carefully Blending Adversarial Training and Purification Improves Adversarial Robustness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06081v4
Date: Thu, 23 May 2024 04:01:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 21:22:37.378935
Title: Carefully Blending Adversarial Training and Purification Improves Adversarial Robustness
Title（参考訳）: 逆行性学習と浄化が逆行性ロバスト性を改善する
Authors: Emanuele Ballarin, Alessio Ansuini, Luca Bortolussi,
Abstract要約: CARSOは、防御のために考案された適応的なエンドツーエンドのホワイトボックス攻撃から自身を守ることができる。提案手法はCIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNet-200の最先端技術により改善されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this work, we propose a novel adversarial defence mechanism for image classification - CARSO - blending the paradigms of adversarial training and adversarial purification in a synergistic robustness-enhancing way. The method builds upon an adversarially-trained classifier, and learns to map its internal representation associated with a potentially perturbed input onto a distribution of tentative clean reconstructions. Multiple samples from such distribution are classified by the same adversarially-trained model, and an aggregation of its outputs finally constitutes the robust prediction of interest. Experimental evaluation by a well-established benchmark of strong adaptive attacks, across different image datasets, shows that CARSO is able to defend itself against adaptive end-to-end white-box attacks devised for stochastic defences. Paying a modest clean accuracy toll, our method improves by a significant margin the state-of-the-art for CIFAR-10, CIFAR-100, and TinyImageNet-200 $\ell_\infty$ robust classification accuracy against AutoAttack. Code, and instructions to obtain pre-trained models are available at https://github.com/emaballarin/CARSO .
Abstract（参考訳）: 本研究では,画像分類のための新たな対角防御機構であるCARSOを提案する。この手法は、逆向きに訓練された分類器の上に構築され、潜在的に摂動された入力に関連する内部表現を暫定的なクリーンな再構成の分布にマッピングすることを学ぶ。このような分布から得られた複数のサンプルは、同じ逆向きに訓練されたモデルによって分類され、その出力の集約が最終的に関心の頑健な予測を構成する。 CARSOは、確率的防御のために考案された適応的なエンドツーエンドのホワイトボックス攻撃から自身を守ることができることを示している。 CIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNet-200 $\ell_\infty$ robust classification accuracy against AutoAttack。トレーニング済みのモデルを取得するためのコードと命令はhttps://github.com/emaballarin/CARSO で公開されている。

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