論文の概要: Downstream-agnostic Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12280v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 10:16:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 17:01:42.551346
• Title: Downstream-agnostic Adversarial Examples
• Title（参考訳）: ダウンストリーム・アグノスティック・アドバーサリの例
• Authors: Ziqi Zhou, Shengshan Hu, Ruizhi Zhao, Qian Wang, Leo Yu Zhang, Junhui Hou, Hai Jin
• Abstract要約: AdvEncoderは、事前訓練されたエンコーダに基づいて、ダウンストリームに依存しない普遍的敵の例を生成するための最初のフレームワークである。 従来の逆数例とは異なり、事前訓練されたエンコーダは分類ラベルではなく特徴ベクトルを出力するのみである。 その結果、攻撃者はトレーニング済みのデータセットやダウンストリームのデータセットを知らずに、ダウンストリームのタスクを攻撃できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.42285256671489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning usually uses a large amount of unlabeled data to pre-train an encoder which can be used as a general-purpose feature extractor, such that downstream users only need to perform fine-tuning operations to enjoy the benefit of "large model". Despite this promising prospect, the security of pre-trained encoder has not been thoroughly investigated yet, especially when the pre-trained encoder is publicly available for commercial use. In this paper, we propose AdvEncoder, the first framework for generating downstream-agnostic universal adversarial examples based on the pre-trained encoder. AdvEncoder aims to construct a universal adversarial perturbation or patch for a set of natural images that can fool all the downstream tasks inheriting the victim pre-trained encoder. Unlike traditional adversarial example works, the pre-trained encoder only outputs feature vectors rather than classification labels. Therefore, we first exploit the high frequency component information of the image to guide the generation of adversarial examples. Then we design a generative attack framework to construct adversarial perturbations/patches by learning the distribution of the attack surrogate dataset to improve their attack success rates and transferability. Our results show that an attacker can successfully attack downstream tasks without knowing either the pre-training dataset or the downstream dataset. We also tailor four defenses for pre-trained encoders, the results of which further prove the attack ability of AdvEncoder.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、通常、大量の未ラベルデータを使用してエンコーダを事前訓練するが、これは汎用的な特徴抽出器として使用することができるため、下流のユーザは「大規模モデル」の利点を享受するためにのみ微調整を行う必要がある。 この有望な見通しにもかかわらず、プリトレーニングエンコーダのセキュリティは、特にプリトレーニングエンコーダが商用に利用可能である場合に、まだ完全には調査されていない。 本稿では,事前学習したエンコーダに基づいて,下流非依存の普遍的逆例を生成する最初のフレームワークであるadvencoderを提案する。 advencoderは、被害者が事前学習したエンコーダを継承する下流タスクをすべて騙すことのできる、一連の自然画像に対する普遍的な敵対的摂動またはパッチを構築することを目的としている。 従来の逆行例とは異なり、プリトレーニングエンコーダはラベルの分類ではなく特徴ベクトルのみを出力する。 そこで,我々はまず,画像の高周波成分情報を利用して,敵対例の生成を導く。 次に,攻撃サロゲートデータセットの分布を学習し,攻撃成功率と伝達性を改善することにより,攻撃側摂動・パッチを構築するための生成攻撃フレームワークを設計する。 その結果、攻撃者はトレーニング済みのデータセットや下流のデータセットを知らずにダウンストリームタスクを攻撃できることがわかった。 また,プリトレーニングエンコーダに対する4つの防御を調整し,アドベンコーダの攻撃能力をさらに証明した。

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