論文の概要: Continual Adversarial Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09481v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 15:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:58:36.289249
• Title: Continual Adversarial Defense
• Title（参考訳）: 継続的な敵防衛
• Authors: Qian Wang, Yaoyao Liu, Hefei Ling, Yingwei Li, Qihao Liu, Ping Li, Jiazhong Chen, Alan Yuille, Ning Yu
• Abstract要約: 動的シナリオにおける攻撃に適応する最初の連続的敵防衛フレームワークを提案する。 CAD は,(1) 壊滅的忘れを伴わない新たな攻撃への連続的適応,(2) 少数ショット適応,(3) メモリ効率の適応,(4) クリーン画像と逆画像の両方において高い精度の 4 つの原理でモデル化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.77563936937233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In response to the rapidly evolving nature of adversarial attacks against visual classifiers on a monthly basis, numerous defenses have been proposed to generalize against as many known attacks as possible. However, designing a defense method that generalizes to all types of attacks is not realistic because the environment in which defense systems operate is dynamic and comprises various unique attacks that emerge as time goes on. The defense system must gather online few-shot defense feedback to promptly enhance itself, leveraging efficient memory utilization. Therefore, we propose the first continual adversarial defense (CAD) framework that adapts to any attacks in a dynamic scenario, where various attacks emerge stage by stage. In practice, CAD is modeled under four principles: (1) continual adaptation to new attacks without catastrophic forgetting, (2) few-shot adaptation, (3) memory-efficient adaptation, and (4) high accuracy on both clean and adversarial images. We explore and integrate cutting-edge continual learning, few-shot learning, and ensemble learning techniques to qualify the principles. Experiments conducted on CIFAR-10 and ImageNet-100 validate the effectiveness of our approach against multiple stages of modern adversarial attacks and demonstrate significant improvements over numerous baseline methods. In particular, CAD is capable of quickly adapting with minimal feedback and a low cost of defense failure, while maintaining good performance against previous attacks. Our research sheds light on a brand-new paradigm for continual defense adaptation against dynamic and evolving attacks.
• Abstract（参考訳）: 視覚的分類器に対する敵の攻撃は、月々急速に進化しているため、可能な限り多くの既知の攻撃に対して、多くの防衛策が提案されている。 しかし、防衛システムが動作している環境は動的であり、時間とともに現れる様々なユニークな攻撃を含むため、あらゆる種類の攻撃に一般化する防衛手法を設計することは現実的ではない。 防衛システムは、効率のよいメモリ利用を生かして、迅速に自己向上するために、オンラインで数発の防衛フィードバックを収集する必要がある。 そこで本研究では,動的シナリオにおける攻撃に適応し,段階的に様々な攻撃が出現する,最初の連続的敵防衛(CAD)フレームワークを提案する。 CAD は,(1) 壊滅的忘れを伴わない新たな攻撃への連続的適応,(2) 少数ショット適応,(3) メモリ効率の適応,(4) クリーン画像と逆画像の両方において高い精度の 4 つの原理でモデル化されている。 最先端の継続的学習、少数ショット学習、およびアンサンブル学習技術を探求し、統合し、原則を立証する。 CIFAR-10とImageNet-100で行った実験は、現代の敵攻撃の複数段階に対するアプローチの有効性を検証し、多くのベースライン法よりも大幅に改善した。 特にCADは、従来の攻撃に対して優れた性能を維持しつつ、最小限のフィードバックと低コストの防衛失敗に迅速に適応することができる。 我々の研究は、動的および進化的攻撃に対する継続的な防御適応のための、新しいパラダイムに光を当てています。

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