論文の概要: Defending Against Transfer Attacks From Public Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17645v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 17:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 18:15:28.059749
• Title: Defending Against Transfer Attacks From Public Models
• Title（参考訳）: 公共モデルからの転送攻撃に対する防御
• Authors: Chawin Sitawarin, Jaewon Chang, David Huang, Wesson Altoyan, David Wagner
• Abstract要約: 本稿では,公用サロゲートモデルによる転送攻撃を敵が頼りにする,新たな実用的脅威モデルを提案する。 本研究では,この環境での移動攻撃を評価し,ゲーム理論の観点から専門的な防御手法を提案する。 この脅威モデルの下では、我々の防衛であるPubDefは、最先端のホワイトボックス対敵訓練を、通常の精度でほとんど損なわない大きなマージンで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4384222878156745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial attacks have been a looming and unaddressed threat in the industry. However, through a decade-long history of the robustness evaluation literature, we have learned that mounting a strong or optimal attack is challenging. It requires both machine learning and domain expertise. In other words, the white-box threat model, religiously assumed by a large majority of the past literature, is unrealistic. In this paper, we propose a new practical threat model where the adversary relies on transfer attacks through publicly available surrogate models. We argue that this setting will become the most prevalent for security-sensitive applications in the future. We evaluate the transfer attacks in this setting and propose a specialized defense method based on a game-theoretic perspective. The defenses are evaluated under 24 public models and 11 attack algorithms across three datasets (CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet). Under this threat model, our defense, PubDef, outperforms the state-of-the-art white-box adversarial training by a large margin with almost no loss in the normal accuracy. For instance, on ImageNet, our defense achieves 62% accuracy under the strongest transfer attack vs only 36% of the best adversarially trained model. Its accuracy when not under attack is only 2% lower than that of an undefended model (78% vs 80%). We release our code at https://github.com/wagner-group/pubdef.
• Abstract（参考訳）: 敵の攻撃は、業界における略奪的かつ不当な脅威だった。 しかし,ロバスト性評価文献の10年の歴史を通して,強固あるいは最適攻撃の実施が困難であることがわかった。 機械学習とドメインの専門知識の両方が必要です。 言い換えれば、過去の文献の大半が宗教的に想定していたホワイトボックスの脅威モデルは非現実的である。 本稿では,攻撃相手が公開サーロゲートモデルを介して攻撃を伝達する,新たな実用的脅威モデルを提案する。 我々は、この設定がセキュリティに敏感なアプリケーションにとって、今後最も普及するだろうと主張している。 本設定における転送攻撃を評価し,ゲーム理論的な視点に基づく特殊防衛手法を提案する。 防衛は3つのデータセット(CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet)にわたる24の公開モデルと11の攻撃アルゴリズムで評価される。 この脅威モデルの下では、我々の防衛であるPubDefは、最先端のホワイトボックス対敵訓練を通常の精度でほとんど損なわない大きなマージンで上回っている。 例えば、ImageNetでは、最強の転送攻撃の下で、我々の防御は62%の精度を達成しています。 攻撃を受けた場合の精度は、防御されていないモデルよりもわずか2%低い(78%対80%)。 コードはhttps://github.com/wagner-group/pubdefでリリースします。

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