論文の概要: Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10743v4
• Date: Sun, 11 Feb 2024 12:33:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 22:42:53.330829
• Title: Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method
• Title（参考訳）: 敵対的攻撃の強化:類似の標的法
• Authors: Shuo Zhang, Ziruo Wang, Zikai Zhou, Huanran Chen
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.293148047652131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples, posing a threat to the models' applications and raising security concerns. An intriguing property of adversarial examples is their strong transferability. Several methods have been proposed to enhance transferability, including ensemble attacks which have demonstrated their efficacy. However, prior approaches simply average logits, probabilities, or losses for model ensembling, lacking a comprehensive analysis of how and why model ensembling significantly improves transferability. In this paper, we propose a similar targeted attack method named Similar Target~(ST). By promoting cosine similarity between the gradients of each model, our method regularizes the optimization direction to simultaneously attack all surrogate models. This strategy has been proven to enhance generalization ability. Experimental results on ImageNet validate the effectiveness of our approach in improving adversarial transferability. Our method outperforms state-of-the-art attackers on 18 discriminative classifiers and adversarially trained models.
• Abstract（参考訳）: 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。 逆例の興味深い性質は、その強い伝達性である。 それらの効果を示すアンサンブル攻撃を含む、転送可能性を高めるいくつかの方法が提案されている。 しかし、事前のアプローチは単にモデルアンサンブルのロジット、確率、損失の平均であり、なぜモデルアンサンブルが転送可能性を大幅に改善するかの包括的な分析を欠いている。 本稿では,類似ターゲット~(st)と呼ばれる類似ターゲット攻撃手法を提案する。 各モデルの勾配のコサイン類似性を推し進めることにより、最適化方向を規則化し、全ての代理モデルに同時に攻撃する。 この戦略は一般化能力を高めることが証明されている。 ImageNetの実験結果から, 対向転写性向上のためのアプローチの有効性が検証された。 本手法は,18の識別的分類器と対角訓練モデルにおいて,最先端の攻撃者より優れる。

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