論文の概要: RAEDiff: Denoising Diffusion Probabilistic Models Based Reversible
Adversarial Examples Self-Generation and Self-Recovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12858v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 01:49:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 00:19:29.169153
- Title: RAEDiff: Denoising Diffusion Probabilistic Models Based Reversible
Adversarial Examples Self-Generation and Self-Recovery
- Title（参考訳）: RAEDiff: 自己生成と自己回復の可逆的逆例に基づく拡散確率モデル
- Authors: Fan Xing, Xiaoyi Zhou, Xuefeng Fan, Zhuo Tian, Yan Zhao
- Abstract要約: Reversible Adversarial Exsamples (RAE)は、データセットのIP保護の問題を解決するのに役立つ。
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)に基づくRAE生成のためのRAEDiffの導入
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9806850896246193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collected and annotated datasets, which are obtained through extensive
efforts, are effective for training Deep Neural Network (DNN) models. However,
these datasets are susceptible to be misused by unauthorized users, resulting
in infringement of Intellectual Property (IP) rights owned by the dataset
creators. Reversible Adversarial Exsamples (RAE) can help to solve the issues
of IP protection for datasets. RAEs are adversarial perturbed images that can
be restored to the original. As a cutting-edge approach, RAE scheme can serve
the purposes of preventing unauthorized users from engaging in malicious model
training, as well as ensuring the legitimate usage of authorized users.
Nevertheless, in the existing work, RAEs still rely on the embedded auxiliary
information for restoration, which may compromise their adversarial abilities.
In this paper, a novel self-generation and self-recovery method, named as
RAEDiff, is introduced for generating RAEs based on a Denoising Diffusion
Probabilistic Models (DDPM). It diffuses datasets into a Biased Gaussian
Distribution (BGD) and utilizes the prior knowledge of the DDPM for generating
and recovering RAEs. The experimental results demonstrate that RAEDiff
effectively self-generates adversarial perturbations for DNN models, including
Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) models, while also exhibiting
significant self-recovery capabilities.
- Abstract（参考訳）: 広範囲な努力によって得られた収集および注釈付きデータセットは、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルのトレーニングに有効である。
しかし、これらのデータセットは不正なユーザによって誤用されやすいため、データセット作成者が所有する知的財産権(ip)を侵害することになる。
Reversible Adversarial Exsamples (RAE)はデータセットのIP保護の問題を解決するのに役立つ。
RAEは、元のものに復元できる対角的摂動画像である。
最先端のアプローチとして、RAEスキームは、不正なモデルトレーニングに関わる不正なユーザを防止し、認証されたユーザの正当な使用を確実にする目的で有効である。
しかしながら、既存の研究では、RAEはいまだに組み込まれた補助情報を修復に頼っており、敵の能力を損なう可能性がある。
本稿では,DAM(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)に基づいてRAEを生成するための新しい自己生成・自己回復手法であるRAEDiffを紹介した。
データセットをバイアスドガウス分布(BGD)に拡散させ、DDPMの以前の知識を利用してRAEの生成と回復を行う。
実験の結果、RAEDiffは人工知能生成コンテンツ(AIGC)モデルを含むDNNモデルに対する敵の摂動を効果的に自己生成し、また、かなりの自己回復能力を示した。
関連論文リスト
- Dataset Protection via Watermarked Canaries in Retrieval-Augmented LLMs [67.0310240737424]
本稿では,テキストデータセットの所有権を保護し,RA-LLMによる不正使用を効果的に検出するための新しいアプローチを提案する。
提案手法では,IPデータセットに特別に設計されたカナリア文書を挿入することにより,元のデータを完全に変更することなく保護する。
検出プロセス中、カナリア文書をクエリし、RA-LLMの応答を分析することにより、不正使用を識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-15T04:56:45Z) - From Machine Learning to Machine Unlearning: Complying with GDPR's Right to be Forgotten while Maintaining Business Value of Predictive Models [9.380866972744633]
この研究は、Ensemble-based iTerative Information Distillation (ETID)と呼ばれる、総合的な機械学習から学習へのフレームワークを開発する。
ETIDには、データ消去要求の処理を容易にする正確な予測モデルを構築するための、新しいアンサンブル学習手法が組み込まれている。
また, 効率的かつ効率的なデータ消去を実現するために, 構築されたアンサンブルモデルに適した, 蒸留に基づく未学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T05:42:46Z) - Transferable Adversarial Attacks on SAM and Its Downstream Models [87.23908485521439]
本稿では,セグメント・アプライス・モデル(SAM)から微調整した様々な下流モデルに対する敵攻撃の可能性について検討する。
未知のデータセットを微調整したモデルに対する敵攻撃の有効性を高めるために,ユニバーサルメタ初期化(UMI)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T15:04:04Z) - IDEA: An Inverse Domain Expert Adaptation Based Active DNN IP Protection Method [8.717704777664604]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの非合法的な複製、配布、導出は、経済的損失、評判のダメージ、さらにはプライバシー侵害にも影響を及ぼす可能性がある。
提案するIDEAは、アクティブな認証とソーストレーサビリティを備えた、逆ドメインエキスパート適応に基づくプロアクティブDNNIP保護手法である。
5つのデータセットと4つのDNNモデル上でIDEAを広範囲に評価し、認証制御、原因追跡成功率、各種攻撃に対する効果を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T09:34:33Z) - Deep Learning for Network Anomaly Detection under Data Contamination: Evaluating Robustness and Mitigating Performance Degradation [0.0]
ディープラーニング(DL)は、サイバーセキュリティのためのネットワーク異常検出(NAD)において重要なツールとして登場した。
異常検出のためのDLモデルはデータから特徴や学習パターンを抽出するのに優れているが、データ汚染には弱い。
本研究では,データ汚染に対する6つの教師なしDLアルゴリズムのロバスト性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T19:47:37Z) - Reactive Model Correction: Mitigating Harm to Task-Relevant Features via Conditional Bias Suppression [12.44857030152608]
ディープニューラルネットワークは、高リスクアプリケーションにおいて致命的な結果をもたらす可能性のあるトレーニングデータにおいて、学習と急激な相関に依存する傾向があります。
余剰訓練を伴わずにポストホックに適用できる有害な特徴に対するモデル依存を抑制するための様々なアプローチが提案されている。
本稿では,モデル由来の知識とeXplainable Artificial Intelligence(XAI)の洞察に基づくリアクティブアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T09:16:49Z) - DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。
セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。
本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z) - CARLA-GeAR: a Dataset Generator for a Systematic Evaluation of
Adversarial Robustness of Vision Models [61.68061613161187]
本稿では,合成データセットの自動生成ツールであるCARLA-GeARについて述べる。
このツールは、Python APIを使用して、CARLAシミュレータ上に構築されており、自律運転のコンテキストにおいて、いくつかのビジョンタスク用のデータセットを生成することができる。
本稿では,CARLA-GeARで生成されたデータセットが,現実世界の敵防衛のベンチマークとして今後どのように利用されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T09:17:38Z) - Generative Models with Information-Theoretic Protection Against
Membership Inference Attacks [6.840474688871695]
GAN(Generative Adversarial Networks)のような深層生成モデルは、多様な高忠実度データサンプルを合成する。
GANは、訓練されたデータから個人情報を開示し、敵の攻撃を受けやすい可能性がある。
本稿では,生成モデルがトレーニングデータに過度に適合しないようにし,一般化性を奨励する情報理論的動機付け正規化項を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T19:29:55Z) - DECAF: Generating Fair Synthetic Data Using Causally-Aware Generative
Networks [71.6879432974126]
本稿では,GANに基づく表型データのための公正な合成データ生成装置であるDECAFを紹介する。
DeCAFは望ましくないバイアスを除去し,高品質な合成データを生成可能であることを示す。
下流モデルの収束と公平性に関する理論的保証を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T12:39:56Z) - Negative Data Augmentation [127.28042046152954]
負のデータ拡張サンプルは、データ分散のサポートに関する情報を提供することを示す。
我々は、NDAを識別器の合成データの追加源として利用する新しいGAN訓練目標を提案する。
実験により,本手法で訓練したモデルでは,異常検出能力の向上とともに条件付き・条件付き画像生成の改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T20:28:35Z)
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。