論文の概要: Closing the Gap: Achieving Better Accuracy-Robustness Tradeoffs against Query-Based Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10132v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 15:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:27:29.682904
• Title: Closing the Gap: Achieving Better Accuracy-Robustness Tradeoffs against Query-Based Attacks
• Title（参考訳）: ギャップを閉じる - クエリベースの攻撃に対する精度とロバスト性のトレードオフの実現
• Authors: Pascal Zimmer, Sébastien Andreina, Giorgia Azzurra Marson, Ghassan Karame,
• Abstract要約: クエリベースの攻撃を緩和する上で、ロバスト性と精度の確固たるトレードオフを、テスト時に効率的に確立する方法を示す。 我々のアプローチは訓練とは無関係であり、理論に支えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.54994260281059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although promising, existing defenses against query-based attacks share a common limitation: they offer increased robustness against attacks at the price of a considerable accuracy drop on clean samples. In this work, we show how to efficiently establish, at test-time, a solid tradeoff between robustness and accuracy when mitigating query-based attacks. Given that these attacks necessarily explore low-confidence regions, our insight is that activating dedicated defenses, such as random noise defense and random image transformations, only for low-confidence inputs is sufficient to prevent them. Our approach is independent of training and supported by theory. We verify the effectiveness of our approach for various existing defenses by conducting extensive experiments on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet. Our results confirm that our proposal can indeed enhance these defenses by providing better tradeoffs between robustness and accuracy when compared to state-of-the-art approaches while being completely training-free.
• Abstract（参考訳）: 有望ではあるが、クエリベースの攻撃に対する既存の防御は共通の制限を共有している。 本研究では、クエリベースの攻撃を緩和する際のロバスト性と精度の確固たるトレードオフを、テスト時に効率的に確立する方法を示す。 これらの攻撃が必ずしも低信頼領域を探索することを考えると、ランダムノイズ防御やランダム画像変換のような専用防御を活性化することは、低信頼入力のみに十分である。 我々のアプローチは訓練とは無関係であり、理論に支えられている。 我々は, CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet に対する広範囲な実験を行うことにより, 既存防衛に対するアプローチの有効性を検証する。 提案手法は, 最先端の手法に比べ, 堅牢性と精度のトレードオフを良好に実現し, 完全トレーニングなしでも有効であることを確認した。

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