論文の概要: A Survey on Transferability of Adversarial Examples across Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17626v2
• Date: Thu, 2 May 2024 00:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:10:30.449670
• Title: A Survey on Transferability of Adversarial Examples across Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおける逆例の転送可能性に関する調査
• Authors: Jindong Gu, Xiaojun Jia, Pau de Jorge, Wenqain Yu, Xinwei Liu, Avery Ma, Yuan Xun, Anjun Hu, Ashkan Khakzar, Zhijiang Li, Xiaochun Cao, Philip Torr,
• Abstract要約: 逆の例では、機械学習モデルを操作して誤った予測を行うことができます。 敵の例の転送可能性により、ターゲットモデルの詳細な知識を回避できるブラックボックス攻撃が可能となる。 本研究は, 対角移動可能性の展望を考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.04734042366312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of Deep Neural Networks (DNNs) has revolutionized various domains by enabling the resolution of complex tasks spanning image recognition, natural language processing, and scientific problem-solving. However, this progress has also brought to light a concerning vulnerability: adversarial examples. These crafted inputs, imperceptible to humans, can manipulate machine learning models into making erroneous predictions, raising concerns for safety-critical applications. An intriguing property of this phenomenon is the transferability of adversarial examples, where perturbations crafted for one model can deceive another, often with a different architecture. This intriguing property enables black-box attacks which circumvents the need for detailed knowledge of the target model. This survey explores the landscape of the adversarial transferability of adversarial examples. We categorize existing methodologies to enhance adversarial transferability and discuss the fundamental principles guiding each approach. While the predominant body of research primarily concentrates on image classification, we also extend our discussion to encompass other vision tasks and beyond. Challenges and opportunities are discussed, highlighting the importance of fortifying DNNs against adversarial vulnerabilities in an evolving landscape.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の出現は、画像認識、自然言語処理、科学的問題解決にまたがる複雑なタスクの解決を可能にすることで、さまざまな領域に革命をもたらした。 しかし、この進歩は、潜在的な脆弱性、すなわち敵の例にも光を当てている。 これらの人工的な入力は、人間には受け入れられず、機械学習モデルを操作して誤った予測をし、安全クリティカルなアプリケーションに対する懸念を高めることができる。 この現象の興味深い性質は、あるモデルのために作られた摂動が、しばしば異なるアーキテクチャで他のモデルを騙すことができる敵の例の転送可能性である。 この興味深い性質は、ターゲットモデルの詳細な知識を回避できるブラックボックス攻撃を可能にする。 本研究は, 対角移動可能性の展望を考察した。 本稿では,既存の手法を分類して,敵の移動可能性を高めるとともに,それぞれのアプローチを導く基本原則について議論する。 主な研究機関は画像分類に重点を置いているが、他のビジョンタスクを網羅する議論も拡張している。 課題と機会が議論され、進化する風景における敵の脆弱性に対するDNNの強化の重要性を強調している。

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