Fugu-MT 論文翻訳(概要): DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks

論文の概要: DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09124v3
Date: Mon, 11 Dec 2023 14:54:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-13 20:21:04.904935
Title: DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks
Title（参考訳）: DIFFender: 拡散に基づくパッチ攻撃に対する敵防衛
Authors: Caixin Kang, Yinpeng Dong, Zhengyi Wang, Shouwei Ruan, Yubo Chen, Hang Su, Xingxing Wei
Abstract要約: 敵対的攻撃、特にパッチ攻撃は、ディープラーニングモデルの堅牢性と信頼性に重大な脅威をもたらす。本稿では,テキスト誘導拡散モデルを利用した新たな防御手法であるDIFFenderを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.6091114633227
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Adversarial attacks, particularly patch attacks, pose significant threats to the robustness and reliability of deep learning models. Developing reliable defenses against patch attacks is crucial for real-world applications, yet current research in this area is unsatisfactory. In this paper, we propose DIFFender, a novel defense method that leverages a text-guided diffusion model to defend against adversarial patches. DIFFender includes two main stages: patch localization and patch restoration. In the localization stage, we find and exploit an intriguing property of the diffusion model to precisely identify the locations of adversarial patches. In the restoration stage, we employ the diffusion model to reconstruct the adversarial regions in the images while preserving the integrity of the visual content. Thanks to the former finding, these two stages can be simultaneously guided by a unified diffusion model. Thus, we can utilize the close interaction between them to improve the whole defense performance. Moreover, we propose a few-shot prompt-tuning algorithm to fine-tune the diffusion model, enabling the pre-trained diffusion model to adapt to the defense task easily. We conduct extensive experiments on image classification, face recognition, and further in the physical world, demonstrating that our proposed method exhibits superior robustness under strong adaptive attacks and generalizes well across various scenarios, diverse classifiers, and multiple patch attack methods.
Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃、特にパッチ攻撃は、ディープラーニングモデルの堅牢性と信頼性に大きな脅威をもたらす。パッチ攻撃に対する信頼性の高い防御を開発することは、現実世界のアプリケーションには不可欠だが、この分野における現在の研究は不十分である。本稿では,テキスト誘導拡散モデルを用いた新たな防御手法であるdiffenderを提案する。 DIFFenderには、パッチローカライゼーションとパッチ復元の2つの主要なステージが含まれている。ローカライゼーションの段階では,拡散モデルの興味深い性質を見つけ,利用することにより,敵パッチの位置を正確に同定する。回復段階では,画像の対向領域を再構成するために拡散モデルを用い,視覚的内容の完全性を維持した。前者の発見により、これらの2つの段階は統一拡散モデルによって同時に導かれる。これにより、それら間の密接な相互作用を利用して、防御性能全体を改善することができる。さらに, 拡散モデルを微調整し, 事前学習した拡散モデルが防御タスクに容易に適応できる数ショットプロンプトチューニングアルゴリズムを提案する。画像分類,顔認識,さらに物理世界でのさらなる実験を行い,提案手法が強い適応攻撃下で優れたロバスト性を示し,様々なシナリオ,多様な分類器,複数のパッチ攻撃法にまたがる汎用性を示すことを実証した。

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