論文の概要: Transferable Attack for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16572v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 11:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 22:33:15.811836
• Title: Transferable Attack for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのトランスファタブルアタック
• Authors: Mengqi He, Jing Zhang, Zhaoyuan Yang, Mingyi He, Nick Barnes, Yuchao Dai
• Abstract要約: 敵が攻撃し、ソースモデルから生成された敵の例がターゲットモデルを攻撃するのに失敗するのを観察します。 本研究では, セマンティックセグメンテーションのためのアンサンブルアタックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.17710830038692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We analysis performance of semantic segmentation models wrt. adversarial attacks, and observe that the adversarial examples generated from a source model fail to attack the target models. i.e The conventional attack methods, such as PGD and FGSM, do not transfer well to target models, making it necessary to study the transferable attacks, especially transferable attacks for semantic segmentation. We find two main factors to achieve transferable attack. Firstly, the attack should come with effective data augmentation and translation-invariant features to deal with unseen models. Secondly, stabilized optimization strategies are needed to find the optimal attack direction. Based on the above observations, we propose an ensemble attack for semantic segmentation to achieve more effective attacks with higher transferability. The source code and experimental results are publicly available via our project page: https://github.com/anucvers/TASS.
• Abstract（参考訳）: 意味セグメンテーションモデルwrtの性能解析を行った。 敵が攻撃し、ソースモデルから生成された敵の例がターゲットモデルを攻撃するのに失敗するのを観察します。 すなわち、PGDやFGSMのような従来の攻撃方法は、ターゲットモデルにうまく移行せず、転送可能な攻撃、特にセマンティックセグメンテーションのための転送可能な攻撃を研究する必要がある。 移動可能な攻撃を実現するための2つの主要な要因を見出す。 まず、この攻撃は、目に見えないモデルに対処する効果的なデータ拡張と翻訳不変の機能を備えるべきである。 第2に、最適な攻撃方向を見つけるためには、安定化した最適化戦略が必要である。 そこで本研究では,より高い転送性を有する効果的な攻撃を実現するために,セマンティクスセグメンテーションに対するアンサンブル攻撃を提案する。 ソースコードと実験結果は、プロジェクトページで公開されています。

関連論文リスト

• Learning to Learn Transferable Generative Attack for Person Re-Identification [17.26567195924685]
  既存の攻撃は、異なるドメインでトレーニングされたモデルを摂動するクロステスト能力を無視して、クロスデータセットとクロスモデル転送可能性のみを考慮する。 実世界のre-idモデルのロバスト性を調べるために,MTGA法を提案する。 我々のMTGAは平均mAP低下率でSOTA法を21.5%、平均11.3%で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T11:57:17Z)
• Advancing Generalized Transfer Attack with Initialization Derived Bilevel Optimization and Dynamic Sequence Truncation [49.480978190805125]
  転送攻撃はブラックボックスアプリケーションに大きな関心を惹きつける。 既存の作業は、本質的に単一のレベルの目的 w.r.t. シュロゲートモデルを直接最適化する。 本稿では,上位レベル(UL)と下位レベル(LL)のサロゲート攻撃とのネスト関係を明示的に再構築する2レベル最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:45:27Z)
• Defense Against Model Extraction Attacks on Recommender Systems [53.127820987326295]
  本稿では、モデル抽出攻撃に対するリコメンデータシステムに対する防御のために、グラディエントベースのランキング最適化(GRO)を導入する。 GROは、攻撃者の代理モデルの損失を最大化しながら、保護対象モデルの損失を最小限にすることを目的としている。 その結果,モデル抽出攻撃に対するGROの防御効果は良好であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T03:30:42Z)
• Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method [6.293148047652131]
  敵対的な例は、ディープニューラルネットワークのアプリケーションに脅威をもたらす。 ディープニューラルネットワークは敵の例に対して脆弱であり、モデルのアプリケーションに脅威を与え、セキュリティ上の懸念を提起する。 我々はSimisal Target(ST)という類似の攻撃手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T14:16:36Z)
• Modeling Adversarial Attack on Pre-trained Language Models as Sequential Decision Making [10.425483543802846]
  敵攻撃タスクは、事前訓練された言語モデル(PLM)が小さな摂動に弱いことを発見した。 本稿では, PLM に対する逆攻撃タスクを逐次決定問題としてモデル化する。 そこで本稿では,SDM-Attack と呼ばれる敵を発生させる適切な逐次攻撃経路を見つけるための強化学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T10:33:53Z)
• How to choose your best allies for a transferable attack? [26.669765474142995]
  敵対的な例の転送可能性は、ディープニューラルネットワークのセキュリティにおいて重要な問題である。 新たなツールは、攻撃者がソースモデルをランダムに選択した場合、転送可能な攻撃はブラックボックス攻撃よりもはるかに悪い可能性があることを示している。 FiTは複数のシナリオで最適なソースモデルを選択するのに非常に効果的です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T09:08:02Z)
• Hidden Backdoor Attack against Semantic Segmentation Models [60.0327238844584]
  Emphbackdoor攻撃は、深層ニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込み、トレーニングデータに毒を盛ることを目的としている。 我々は,対象ラベルを画像レベルではなくオブジェクトレベルから扱う,新たな攻撃パラダイムであるemphfine-fine-grained attackを提案する。 実験により、提案手法はわずかなトレーニングデータだけを毒殺することでセマンティックセグメンテーションモデルを攻撃することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T05:50:29Z)
• Learning to Attack: Towards Textual Adversarial Attacking in Real-world Situations [81.82518920087175]
  敵攻撃は、敵の例でディープニューラルネットワークを騙すことを目的としている。 本稿では、攻撃履歴から学習し、より効率的に攻撃を開始することができる強化学習に基づく攻撃モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-19T09:12:24Z)
• Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution [83.02632136860976]
  深層ニューラルネットワーク(DNN)に対するブラックボックス攻撃の研究 我々は, 代理バイアスに対して頑健な, 対向移動可能性の新たなメカニズムを開発する。 ベンチマークデータセットの実験と実世界のAPIに対する攻撃は、提案手法の優れた攻撃性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:45:27Z)

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。