論文の概要: Exploring Non-additive Randomness on ViT against Query-Based Black-Box Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06438v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 17:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 11:52:34.121541
• Title: Exploring Non-additive Randomness on ViT against Query-Based Black-Box Attacks
• Title（参考訳）: クエリベースのブラックボックス攻撃に対するViTの非付加的ランダム性探索
• Authors: Jindong Gu, Fangyun Wei, Philip Torr, Han Hu
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、小さくて知覚できない摂動によって簡単に騙される。 クエリベースのブラックボックス攻撃(QBBA)は、画像クエリのモデル出力確率を用いて摂動を生成することができる。 そこで本研究では,QBBAに対する非付加的ランダム性(non-additive randomness)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.20871248507541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks can be easily fooled by small and imperceptible perturbations. The query-based black-box attack (QBBA) is able to create the perturbations using model output probabilities of image queries requiring no access to the underlying models. QBBA poses realistic threats to real-world applications. Recently, various types of robustness have been explored to defend against QBBA. In this work, we first taxonomize the stochastic defense strategies against QBBA. Following our taxonomy, we propose to explore non-additive randomness in models to defend against QBBA. Specifically, we focus on underexplored Vision Transformers based on their flexible architectures. Extensive experiments show that the proposed defense approach achieves effective defense, without much sacrifice in performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、小さくて知覚できない摂動によって容易に騙される。 クエリベースのブラックボックス攻撃(QBBA)は、基盤となるモデルへのアクセスを必要としない画像クエリのモデル出力確率を使って摂動を生成することができる。 QBBAは現実世界のアプリケーションに現実的な脅威をもたらす。 近年,QBBA対策として各種のロバスト性の調査が行われている。 本研究ではまず,QBBAに対する確率的防衛戦略を分類する。 そこで本研究では,QBBA対策モデルにおける非付加的ランダム性について検討する。 具体的には、そのフレキシブルなアーキテクチャに基づいて、未熟なビジョントランスフォーマーにフォーカスします。 大規模な実験により、提案した防御アプローチは、性能の犠牲を伴わずに効果的な防御を実現することが示された。

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