論文の概要: Boosting Adversarial Transferability with Learnable Patch-wise Masks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15931v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 05:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 15:34:02.646185
• Title: Boosting Adversarial Transferability with Learnable Patch-wise Masks
• Title（参考訳）: 学習可能なパッチワイズマスクによる対向移動性の向上
• Authors: Xingxing Wei, Shiji Zhao
• Abstract要約: 敵の例は、異なるモデル間での転送可能性のために、セキュリティクリティカルなアプリケーションに広く注目を集めている。 本稿では、モデル固有の識別領域が、ソースモデルに過度に適合する要因であり、それによってターゲットモデルへの転送可能性を低減することを論じる。 具体的には,本フレームワークのターゲットモデルをシミュレートし,シミュレートされたモデルのフィードバックに応じてパッチワイズマスクを調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.453797258424117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples have raised widespread attention in security-critical applications because of their transferability across different models. Although many methods have been proposed to boost adversarial transferability, a gap still exists in the practical demand. In this paper, we argue that the model-specific discriminative regions are a key factor to cause the over-fitting to the source model, and thus reduce the transferability to the target model. For that, a patch-wise mask is utilized to prune the model-specific regions when calculating adversarial perturbations. To accurately localize these regions, we present a learnable approach to optimize the mask automatically. Specifically, we simulate the target models in our framework, and adjust the patch-wise mask according to the feedback of simulated models. To improve the efficiency, Differential Evolutionary (DE) algorithm is utilized to search for patch-wise masks for a specific image. During iterative attacks, the learned masks are applied to the image to drop out the patches related to model-specific regions, thus making the gradients more generic and improving the adversarial transferability. The proposed approach is a pre-processing method and can be integrated with existing gradient-based methods to further boost the transfer attack success rate. Extensive experiments on the ImageNet dataset demonstrate the effectiveness of our method. We incorporate the proposed approach with existing methods in the ensemble attacks and achieve an average success rate of 93.01% against seven advanced defense methods, which can effectively enhance the state-of-the-art transfer-based attack performance.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例は、異なるモデル間での転送性のため、セキュリティクリティカルなアプリケーションで広く注目を集めています。 対向移動性を高めるために多くの方法が提案されているが、実際的な需要にはまだギャップがある。 本稿では,モデル固有の判別領域が,ソースモデルへの過剰適合を招き,対象モデルへの伝達性を低下させる鍵要因であると主張する。 そのため、対向摂動を計算する際に、パッチワイズマスクを用いてモデル固有領域をプルークする。 これらの領域を正確にローカライズするために,マスクの自動最適化のための学習可能なアプローチを提案する。 具体的には,対象モデルのシミュレーションを行い,シミュレーションモデルのフィードバックに応じてパッチワイズマスクを調整する。 効率を向上させるために、差分進化法(DE)アルゴリズムを用いて特定の画像に対するパッチワイドマスクを探索する。 反復攻撃中、学習したマスクを画像に適用して、モデル固有の領域に関するパッチをドロップアウトし、勾配をより汎用的にし、対向移動性を向上させる。 提案手法は前処理法であり,既存の勾配に基づく手法と統合することで,転送攻撃成功率をさらに高めることができる。 ImageNetデータセットの大規模な実験により,本手法の有効性が示された。 提案手法を既存のアンサンブル攻撃手法に組み込んで,最新技術を用いた攻撃性能を効果的に向上させる7つの先進防衛手法に対して平均93.01%の成功率を達成する。

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