Fugu-MT 論文翻訳(概要): AdvDiff: Generating Unrestricted Adversarial Examples using Diffusion Models

論文の概要: AdvDiff: Generating Unrestricted Adversarial Examples using Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12499v4
Date: Sun, 14 Jul 2024 04:48:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 05:08:47.311448
Title: AdvDiff: Generating Unrestricted Adversarial Examples using Diffusion Models
Title（参考訳）: AdvDiff:拡散モデルを用いた非制限逆例の生成
Authors: Xuelong Dai, Kaisheng Liang, Bin Xiao,
Abstract要約: 制限のない敵攻撃は、深層学習モデルや敵防衛技術に深刻な脅威をもたらす。以前の攻撃法は、しばしば生成モデルのサンプリングに投影された勾配(PGD)を直接注入する。本稿では,拡散モデルを用いた非制限逆例を生成するAdvDiffと呼ばれる新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.406040859734522
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unrestricted adversarial attacks present a serious threat to deep learning models and adversarial defense techniques. They pose severe security problems for deep learning applications because they can effectively bypass defense mechanisms. However, previous attack methods often directly inject Projected Gradient Descent (PGD) gradients into the sampling of generative models, which are not theoretically provable and thus generate unrealistic examples by incorporating adversarial objectives, especially for GAN-based methods on large-scale datasets like ImageNet. In this paper, we propose a new method, called AdvDiff, to generate unrestricted adversarial examples with diffusion models. We design two novel adversarial guidance techniques to conduct adversarial sampling in the reverse generation process of diffusion models. These two techniques are effective and stable in generating high-quality, realistic adversarial examples by integrating gradients of the target classifier interpretably. Experimental results on MNIST and ImageNet datasets demonstrate that AdvDiff is effective in generating unrestricted adversarial examples, which outperforms state-of-the-art unrestricted adversarial attack methods in terms of attack performance and generation quality.
Abstract（参考訳）: 制限のない敵攻撃は、深層学習モデルや敵防衛技術に深刻な脅威をもたらす。防御機構を効果的にバイパスできるため、深層学習アプリケーションには深刻なセキュリティ問題が発生する。しかし、従来の攻撃法では、しばしばジェネレーティブモデルのサンプリングに投影された勾配(PGD)勾配を直接注入するが、これは理論的に証明不可能であり、特にImageNetのような大規模データセット上のGANベースの手法において、敵対的な目的を組み込むことで非現実的な例を生成する。本稿では,拡散モデルを用いた非制限逆例を生成するAdvDiffという新しい手法を提案する。本研究では,拡散モデルの逆生成過程において,新たな2つの逆サンプリング手法を設計する。これらの2つの手法は、ターゲット分類器の勾配を解釈可能に積分することにより、高品質で現実的な逆例を生成するのに有効で安定である。 MNISTおよびImageNetデータセットの実験結果から、AdvDiffは、攻撃性能と生成品質の点で最先端の非制限逆攻撃法より優れた非制限逆攻撃例を生成するのに有効であることが示された。

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