論文の概要: AutoAugment Input Transformation for Highly Transferable Targeted Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14218v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 12:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 17:10:49.420721
• Title: AutoAugment Input Transformation for Highly Transferable Targeted Attacks
• Title（参考訳）: 高転送可能な標的攻撃に対するオートオーグメント入力変換
• Authors: Haobo Lu, Xin Liu, Kun He
• Abstract要約: 我々は,AutoAugment Input Transformation (AAIT) と呼ばれる新たな敵攻撃を提案する。 AAITは、様々な操作からなる変換空間から最適な変換ポリシーを探索する。 検出された最適な変換ポリシーを使用して敵の例を作成し、標的攻撃における敵の移動可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.970326131028159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) are widely acknowledged to be susceptible to adversarial examples, wherein imperceptible perturbations are added to clean examples through diverse input transformation attacks. However, these methods originally designed for non-targeted attacks exhibit low success rates in targeted attacks. Recent targeted adversarial attacks mainly pay attention to gradient optimization, attempting to find the suitable perturbation direction. However, few of them are dedicated to input transformation.In this work, we observe a positive correlation between the logit/probability of the target class and diverse input transformation methods in targeted attacks. To this end, we propose a novel targeted adversarial attack called AutoAugment Input Transformation (AAIT). Instead of relying on hand-made strategies, AAIT searches for the optimal transformation policy from a transformation space comprising various operations. Then, AAIT crafts adversarial examples using the found optimal transformation policy to boost the adversarial transferability in targeted attacks. Extensive experiments conducted on CIFAR-10 and ImageNet-Compatible datasets demonstrate that the proposed AAIT surpasses other transfer-based targeted attacks significantly.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)は, 多様な入力変換攻撃を通じて, クリーンな例に知覚できない摂動を加えることで, 敵の例に影響を受けやすいと広く認識されている。 しかし、これらの手法は本来、標的攻撃において成功率の低い非目標攻撃のために設計されたものである。 最近の標的攻撃は主に勾配最適化に注意を払い、適切な摂動方向を見つけようとする。 しかし,本研究では,対象クラスのロジット/プロビタビリティとターゲット攻撃における多様な入力変換手法との正の相関を観察する。 そこで本稿では,AutoAugment Input Transformation (AAIT) と呼ばれる新たな敵攻撃を提案する。 AAITは手作りの戦略に頼る代わりに、様々な操作からなる変換空間から最適な変換ポリシーを探索する。 次に、AAITは、検出された最適変換ポリシーを用いて敵の例を作成し、標的攻撃における敵の移動可能性を高める。 CIFAR-10とImageNet-Compatibleデータセットで実施された大規模な実験は、提案されたAAITが他の転送ベースのターゲットアタックを大きく上回っていることを示している。

関連論文リスト

• Advancing Generalized Transfer Attack with Initialization Derived Bilevel Optimization and Dynamic Sequence Truncation [49.480978190805125]
  転送攻撃はブラックボックスアプリケーションに大きな関心を惹きつける。 既存の作業は、本質的に単一のレベルの目的 w.r.t. シュロゲートモデルを直接最適化する。 本稿では,上位レベル(UL)と下位レベル(LL)のサロゲート攻撃とのネスト関係を明示的に再構築する2レベル最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:45:27Z)
• Efficient Generation of Targeted and Transferable Adversarial Examples for Vision-Language Models Via Diffusion Models [17.958154849014576]
  大規模視覚言語モデル(VLM)のロバスト性を評価するために、敵対的攻撃を用いることができる。 従来のトランスファーベースの敵攻撃は、高いイテレーション数と複雑なメソッド構造により、高いコストを発生させる。 本稿では, 拡散モデルを用いて, 自然, 制約のない, 対象とする対向的な例を生成するAdvDiffVLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T07:19:52Z)
• Bag of Tricks to Boost Adversarial Transferability [5.803095119348021]
  ホワイトボックス設定で生成された逆例は、しばしば異なるモデル間で低い転送可能性を示す。 そこで本研究では,既存の敵攻撃の微妙な変化が攻撃性能に大きく影響することを発見した。 既存の敵攻撃の綿密な研究に基づいて、敵の移動性を高めるためのトリックの袋を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T17:42:36Z)
• GE-AdvGAN: Improving the transferability of adversarial samples by gradient editing-based adversarial generative model [69.71629949747884]
  GAN(Generative Adversarial Networks)のような逆生成モデルは、様々な種類のデータを生成するために広く応用されている。 本研究では, GE-AdvGAN という新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T16:43:16Z)
• Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method [6.293148047652131]
  敵対的な例は、ディープニューラルネットワークのアプリケーションに脅威をもたらす。 ディープニューラルネットワークは敵の例に対して脆弱であり、モデルのアプリケーションに脅威を与え、セキュリティ上の懸念を提起する。 我々はSimisal Target(ST)という類似の攻撃手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T14:16:36Z)
• Transferable Attack for Semantic Segmentation [59.17710830038692]
  敵が攻撃し、ソースモデルから生成された敵の例がターゲットモデルを攻撃するのに失敗するのを観察します。 本研究では, セマンティックセグメンテーションのためのアンサンブルアタックを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T11:05:55Z)
• Transferable Adversarial Attacks on Vision Transformers with Token Gradient Regularization [32.908816911260615]
  ビジョントランス (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにうまく展開されているが、それでも敵のサンプルには弱い。 転送ベースの攻撃は、ローカルモデルを使用して敵のサンプルを生成し、ターゲットのブラックボックスモデルを攻撃するために直接転送する。 本稿では,既存のアプローチの欠点を克服するために,Token Gradient Regularization (TGR)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T06:23:17Z)
• Logit Margin Matters: Improving Transferable Targeted Adversarial Attack by Logit Calibration [85.71545080119026]
  クロスエントロピー(CE)損失関数は、伝達可能な標的対向例を学習するには不十分である。 本稿では,ロジットを温度係数と適応マージンでダウンスケールすることで,ロジットのキャリブレーションを簡易かつ効果的に行う2つの手法を提案する。 ImageNetデータセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T06:42:52Z)
• Guidance Through Surrogate: Towards a Generic Diagnostic Attack [101.36906370355435]
  我々は、攻撃最適化中に局所最小限を避けるための誘導機構を開発し、G-PGAと呼ばれる新たな攻撃に繋がる。 修正された攻撃では、ランダムに再起動したり、多数の攻撃を繰り返したり、最適なステップサイズを検索したりする必要がありません。 効果的な攻撃以上に、G-PGAは敵防御における勾配マスキングによる解離性堅牢性を明らかにするための診断ツールとして用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T18:45:23Z)
• Versatile Weight Attack via Flipping Limited Bits [68.45224286690932]
  本研究では,展開段階におけるモデルパラメータを変更する新たな攻撃パラダイムについて検討する。 有効性とステルスネスの目標を考慮し、ビットフリップに基づく重み攻撃を行うための一般的な定式化を提供する。 SSA(Single sample attack)とTSA(Singr sample attack)の2例を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T03:24:58Z)

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。