論文の概要: Multi-objective Evolutionary Search of Variable-length Composite Semantic Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06548v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 04:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 15:47:40.519852
• Title: Multi-objective Evolutionary Search of Variable-length Composite Semantic Perturbations
• Title（参考訳）: 可変長複合意味摂動の多目的進化探索
• Authors: Jialiang Suna, Wen Yao, Tingsong Jianga, Xiaoqian Chena
• Abstract要約: 可変長複合意味摂動(MES-VCSP)の多目的進化探索法を提案する。 MES-VCSPは、高い攻撃成功率、より自然性、より少ない時間コストで敵の例を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7667095359295686
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have proven to be vulnerable to adversarial attacks in the form of adding specific perturbations on images to make wrong outputs. Designing stronger adversarial attack methods can help more reliably evaluate the robustness of DNN models. To release the harbor burden and improve the attack performance, auto machine learning (AutoML) has recently emerged as one successful technique to help automatically find the near-optimal adversarial attack strategy. However, existing works about AutoML for adversarial attacks only focus on $L_{\infty}$-norm-based perturbations. In fact, semantic perturbations attract increasing attention due to their naturalnesses and physical realizability. To bridge the gap between AutoML and semantic adversarial attacks, we propose a novel method called multi-objective evolutionary search of variable-length composite semantic perturbations (MES-VCSP). Specifically, we construct the mathematical model of variable-length composite semantic perturbations, which provides five gradient-based semantic attack methods. The same type of perturbation in an attack sequence is allowed to be performed multiple times. Besides, we introduce the multi-objective evolutionary search consisting of NSGA-II and neighborhood search to find near-optimal variable-length attack sequences. Experimental results on CIFAR10 and ImageNet datasets show that compared with existing methods, MES-VCSP can obtain adversarial examples with a higher attack success rate, more naturalness, and less time cost.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、画像に特定の摂動を加えて間違った出力をするという形で、敵の攻撃に弱いことが証明されている。 より強力な敵攻撃法を設計することで、DNNモデルの堅牢性をより確実に評価することができる。 港の負担を解放し、攻撃性能を向上させるため、オート機械学習(AutoML)は、近距離攻撃戦略の自動発見に成功している。 しかし、敵攻撃のためのAutoMLに関する既存の研究は、$L_{\infty}$-normベースの摂動のみに焦点を当てている。 実際、セマンティックな摂動は自然性や物理的実現可能性によって注目を集めている。 本稿では,オートMLとセマンティック・アタックのギャップを埋めるために,可変長合成意味摂動(MES-VCSP)の多目的進化探索法を提案する。 具体的には,5つの勾配に基づくセマンティックアタック法を提供する可変長合成セマンティック摂動の数学的モデルを構築した。 攻撃シーケンスにおける同じタイプの摂動を複数回行うことができる。 さらに、NSGA-IIと近隣探索からなる多目的進化探索を導入し、ほぼ最適な可変長攻撃シーケンスを求める。 CIFAR10とImageNetデータセットの実験結果から、MES-VCSPは既存の手法と比較して、より高い攻撃成功率、より自然性、より少ない時間コストで敵の例を得ることができることが示された。

関連論文リスト

• MOREL: Enhancing Adversarial Robustness through Multi-Objective Representation Learning [1.534667887016089]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、わずかに敵対的な摂動に対して脆弱である。 トレーニング中の強力な特徴表現学習は、元のモデルの堅牢性を大幅に向上させることができることを示す。 本稿では,多目的特徴表現学習手法であるMORELを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:05:03Z)
• Meta Invariance Defense Towards Generalizable Robustness to Unknown Adversarial Attacks [62.036798488144306]
  現在の防衛は主に既知の攻撃に焦点を当てているが、未知の攻撃に対する敵意の強固さは見過ごされている。 メタ不変防衛(Meta Invariance Defense, MID)と呼ばれる攻撃非依存の防御手法を提案する。 MIDは高レベルの画像分類と低レベルの頑健な画像再生における攻撃抑制において,知覚不能な逆方向の摂動に対して同時に頑健性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T10:10:38Z)
• Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models [111.58315434849047]
  多粒性摂動を取り入れた高品質な逆数例を作成する。 我々は,多粒体攻撃を逐次的意思決定プロセスに変換する。 本手法は,攻撃の有効性と非受容性の両方において,一般的なベースラインを超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T02:08:29Z)
• Boosting the Transferability of Adversarial Attacks with Reverse Adversarial Perturbation [32.81400759291457]
  逆の例は、知覚不能な摂動を注入することで誤った予測を生じさせる。 本研究では,現実の応用への脅威から,敵対的事例の伝達可能性について検討する。 逆対向摂動(RAP)と呼ばれる新しい攻撃法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:17:33Z)
• A Multi-objective Memetic Algorithm for Auto Adversarial Attack Optimization Design [1.9100854225243937]
  良く設計された敵防衛戦略は、敵の例に対するディープラーニングモデルの堅牢性を改善することができる。 防御モデルを考えると、計算負担が少なく、ロバストな精度の低い効率的な敵攻撃を更に活用する必要がある。 本稿では,防衛モデルに対する準最適攻撃の自動探索を実現する自動対向攻撃最適化設計のための多目的メメティックアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T03:03:05Z)
• Meta Adversarial Perturbations [66.43754467275967]
  メタ逆境摂動(MAP)の存在を示す。 MAPは1段階の上昇勾配更新によって更新された後、自然画像を高い確率で誤分類する。 これらの摂動は画像に依存しないだけでなく、モデルに依存しないものであり、単一の摂動は見えないデータポイントと異なるニューラルネットワークアーキテクチャにまたがってうまく一般化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T16:01:45Z)
• Model-Agnostic Meta-Attack: Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness [53.094682754683255]
  モデル非依存型メタアタック(MAMA)アプローチにより,より強力な攻撃アルゴリズムを自動検出する。 本手法は、繰り返しニューラルネットワークによってパラメータ化された逆攻撃を学習する。 本研究では,未知の防御を攻撃した場合の学習能力を向上させるために,モデルに依存しない訓練アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T13:54:24Z)
• Adaptive Feature Alignment for Adversarial Training [56.17654691470554]
  CNNは通常、敵攻撃に対して脆弱であり、セキュリティに敏感なアプリケーションに脅威をもたらす。 任意の攻撃強度の特徴を生成するための適応的特徴アライメント(AFA)を提案する。 本手法は任意の攻撃強度の特徴を自動的に整列するように訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T17:01:05Z)
• 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。