論文の概要: Latent Code Augmentation Based on Stable Diffusion for Data-free Substitute Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12872v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 06:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:54:17.590125
• Title: Latent Code Augmentation Based on Stable Diffusion for Data-free Substitute Attacks
• Title（参考訳）: データフリー代替攻撃に対する安定拡散に基づく遅延コード拡張
• Authors: Mingwen Shao, Lingzhuang Meng, Yuanjian Qiao, Lixu Zhang, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: ブラックボックス代替攻撃では対象モデルのトレーニングデータが利用できないため、近年のスキームではGANを用いて代替モデルのトレーニングデータを生成する。 本稿では,SD(Stable Diffusion)に基づくデータフリー代替攻撃方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.84143701817491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the training data of the target model is not available in the black-box substitute attack, most recent schemes utilize GANs to generate data for training the substitute model. However, these GANs-based schemes suffer from low training efficiency as the generator needs to be retrained for each target model during the substitute training process, as well as low generation quality. To overcome these limitations, we consider utilizing the diffusion model to generate data, and propose a novel data-free substitute attack scheme based on the Stable Diffusion (SD) to improve the efficiency and accuracy of substitute training. Despite the data generated by the SD exhibiting high quality, it presents a different distribution of domains and a large variation of positive and negative samples for the target model. For this problem, we propose Latent Code Augmentation (LCA) to facilitate SD in generating data that aligns with the data distribution of the target model. Specifically, we augment the latent codes of the inferred member data with LCA and use them as guidance for SD. With the guidance of LCA, the data generated by the SD not only meets the discriminative criteria of the target model but also exhibits high diversity. By utilizing this data, it is possible to train the substitute model that closely resembles the target model more efficiently. Extensive experiments demonstrate that our LCA achieves higher attack success rates and requires fewer query budgets compared to GANs-based schemes for different target models. Our codes are available at \url{https://github.com/LzhMeng/LCA}.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス代替攻撃では対象モデルのトレーニングデータが利用できないため、近年のスキームではGANを用いて代替モデルのトレーニングデータを生成する。 しかしながら、これらのGANベースのスキームは、代替トレーニングプロセス中に各ターゲットモデルに対してジェネレータを再訓練する必要があるため、低トレーニング効率に悩まされる。 これらの制約を克服するために,拡散モデルを用いてデータを生成することを検討するとともに,安定拡散(SD)に基づく新しいデータフリー代替攻撃方式を提案し,代用訓練の効率と精度を向上させる。 SDが生成したデータは高品質であるにもかかわらず、異なる領域の分布を示し、ターゲットモデルに対する正と負のサンプルの大きなバリエーションを示す。 そこで本研究では,対象モデルのデータ分布に整合したデータ生成において,SDを容易にするためのLatent Code Augmentation (LCA)を提案する。 具体的には、推定されたメンバーデータの潜伏符号をLCAで拡張し、SDのガイダンスとして使用する。 LCAのガイダンスにより、SDによって生成されたデータは、対象モデルの識別基準を満たすだけでなく、高い多様性を示す。 このデータを利用することで、より効率的にターゲットモデルによく似た代替モデルを訓練することができる。 大規模な実験により、我々のLCAはより高い攻撃成功率を示し、異なるターゲットモデルに対するGANベースのスキームと比較してクエリ予算を少なくすることを示した。 我々のコードは \url{https://github.com/LzhMeng/LCA} で入手できる。

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