論文の概要: MF-CLIP: Leveraging CLIP as Surrogate Models for No-box Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06608v3
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:32:30.924126
• Title: MF-CLIP: Leveraging CLIP as Surrogate Models for No-box Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: MF-CLIP: ノンボックス攻撃のサロゲートモデルとしてCLIPを活用する
• Authors: Jiaming Zhang, Lingyu Qiu, Qi Yi, Yige Li, Jitao Sang, Changsheng Xu, Dit-Yan Yeung,
• Abstract要約: 敵に事前の知識がないノンボックス攻撃は、実際的な関連性にもかかわらず、比較的過小評価されている。 本研究は,大規模ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)をノンボックス・アタックの実行のための代理モデルとして活用するための体系的な研究である。 理論的および実証的な分析により,バニラCLIPを直接サロゲートモデルとして適用するための識別能力の不足に起因するno-boxアタックの実行に重要な制限があることが判明した。 MF-CLIP(MF-CLIP: MF-CLIP)はCLIPのサロゲートモデルとしての有効性を高める新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.86360607693457
• License:
• Abstract: The vulnerability of Deep Neural Networks (DNNs) to adversarial attacks poses a significant challenge to their deployment in safety-critical applications. While extensive research has addressed various attack scenarios, the no-box attack setting where adversaries have no prior knowledge, including access to training data of the target model, remains relatively underexplored despite its practical relevance. This work presents a systematic investigation into leveraging large-scale Vision-Language Models (VLMs), particularly CLIP, as surrogate models for executing no-box attacks. Our theoretical and empirical analyses reveal a key limitation in the execution of no-box attacks stemming from insufficient discriminative capabilities for direct application of vanilla CLIP as a surrogate model. To address this limitation, we propose MF-CLIP: a novel framework that enhances CLIP's effectiveness as a surrogate model through margin-aware feature space optimization. Comprehensive evaluations across diverse architectures and datasets demonstrate that MF-CLIP substantially advances the state-of-the-art in no-box attacks, surpassing existing baselines by 15.23% on standard models and achieving a 9.52% improvement on adversarially trained models. Our code will be made publicly available to facilitate reproducibility and future research in this direction.
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃に対するディープニューラルネットワーク(DNN)の脆弱性は、安全クリティカルなアプリケーションへのデプロイにおいて重大な課題となっている。 大規模な研究は様々な攻撃シナリオに対処してきたが、敵が目標モデルのトレーニングデータへのアクセスを含む事前の知識を持っていないノンボックス攻撃設定は、実際的な関連性にもかかわらず、比較的過小評価されている。 本研究は、大規模ビジョンランゲージモデル(VLM)、特にCLIPを非ボックス攻撃の実行代理モデルとして活用するための体系的な研究である。 理論的および実証的な分析により,バニラCLIPを直接サロゲートモデルとして適用するための識別能力の不足に起因するno-boxアタックの実行に重要な制限があることが判明した。 この制限に対処するため,特徴空間最適化によりCLIPのサロゲートモデルとしての有効性を高める新しいフレームワークであるMF-CLIPを提案する。 多様なアーキテクチャやデータセットの総合的な評価は、MF-CLIPがNo-box攻撃の最先端を著しく進歩させ、既存のベースラインを15.23%上回り、敵に訓練されたモデルで9.52%改善したことを示している。 私たちのコードは、この方向への再現性と将来の研究を促進するために、公開されます。

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