論文の概要: The race to robustness: exploiting fragile models for urban camouflage
and the imperative for machine learning security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14609v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 11:32:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 13:57:07.905143
- Title: The race to robustness: exploiting fragile models for urban camouflage
and the imperative for machine learning security
- Title（参考訳）: 堅牢性への競争: 都市カモフラージュにおける脆弱なモデルの利用と機械学習のセキュリティへの規範
- Authors: Harriet Farlow, Matthew Garratt, Gavin Mount and Tim Lynar
- Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンに基づくAML攻撃手法の分散インスタンス化を実現する新しい手法であるDAR(Distributed Adversarial Regions)を提案する。
都市環境におけるオブジェクト検出モデルのコンテキストを考察し,MobileNetV2,NasNetMobile,DenseNet169モデルをベンチマークする。
DARは平均で40.4%の信頼性低下を引き起こすが、画像全体を必要としない利点がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Adversarial Machine Learning (AML) represents the ability to disrupt Machine
Learning (ML) algorithms through a range of methods that broadly exploit the
architecture of deep learning optimisation. This paper presents Distributed
Adversarial Regions (DAR), a novel method that implements distributed
instantiations of computer vision-based AML attack methods that may be used to
disguise objects from image recognition in both white and black box settings.
We consider the context of object detection models used in urban environments,
and benchmark the MobileNetV2, NasNetMobile and DenseNet169 models against a
subset of relevant images from the ImageNet dataset. We evaluate optimal
parameters (size, number and perturbation method), and compare to
state-of-the-art AML techniques that perturb the entire image. We find that
DARs can cause a reduction in confidence of 40.4% on average, but with the
benefit of not requiring the entire image, or the focal object, to be
perturbed. The DAR method is a deliberately simple approach where the intention
is to highlight how an adversary with very little skill could attack models
that may already be productionised, and to emphasise the fragility of
foundational object detection models. We present this as a contribution to the
field of ML security as well as AML. This paper contributes a novel adversarial
method, an original comparison between DARs and other AML methods, and frames
it in a new context - that of urban camouflage and the necessity for ML
security and model robustness.
- Abstract（参考訳）: Adversarial Machine Learning (AML)は、ディープラーニング最適化のアーキテクチャを広く活用するさまざまな手法を通じて、機械学習(ML)アルゴリズムをディスラプトする能力を表す。
本稿では,コンピュータビジョンに基づくAML攻撃手法の分散インスタンス化を実現する新しい手法であるDistributed Adversarial Regions (DAR)を提案する。
都市環境におけるオブジェクト検出モデルのコンテキストを考察し,画像Netデータセットからの関連画像のサブセットに対してMobileNetV2,NasNetMobile,DenseNet169モデルをベンチマークする。
最適なパラメータ(サイズ,数,摂動法)を評価し,画像全体を摂動する最先端のAML手法と比較した。
DARは平均で40.4%の信頼性を低下させる可能性があるが、画像全体や焦点対象の摂動を必要としないという利点がある。
darメソッドは意図的にシンプルなアプローチで、スキルの少ない敵が、すでに生産されているかもしれないモデルをどのように攻撃できるかを強調し、基礎となるオブジェクト検出モデルの脆弱さを強調する。
我々は、AMLと同様に、MLセキュリティの分野への貢献としてこれを提示する。
本稿では,dars と他の aml 手法との独自比較法である新しい敵対的手法を提案し,都市カモフラージュと ml のセキュリティとモデルロバスト性の必要性という新しい文脈で構成する。
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