論文の概要: Enhancing targeted transferability via feature space fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02727v2
• Date: Sat, 13 Jan 2024 09:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 23:51:01.709919
• Title: Enhancing targeted transferability via feature space fine-tuning
• Title（参考訳）: 特徴空間の微調整による移動性の向上
• Authors: Hui Zeng, Biwei Chen, and Anjie Peng
• Abstract要約: アドリラルな例(AE)は、プライバシ保護と堅牢なニューラルネットワークを刺激する可能性のために、広く研究されている。 既存の単純な反復攻撃によって作られたAEを微調整し、未知のモデル間で転送できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.131915084053894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Adversarial examples (AEs) have been extensively studied due to their potential for privacy protection and inspiring robust neural networks. Yet, making a targeted AE transferable across unknown models remains challenging. In this paper, to alleviate the overfitting dilemma common in an AE crafted by existing simple iterative attacks, we propose fine-tuning it in the feature space. Specifically, starting with an AE generated by a baseline attack, we encourage the features conducive to the target class and discourage the features to the original class in a middle layer of the source model. Extensive experiments demonstrate that only a few iterations of fine-tuning can boost existing attacks' targeted transferability nontrivially and universally. Our results also verify that the simple iterative attacks can yield comparable or even better transferability than the resource-intensive methods, which rest on training target-specific classifiers or generators with additional data. The code is available at: github.com/zengh5/TA_feature_FT.
• Abstract（参考訳）: aes(adversarial examples)は、プライバシ保護と堅牢なニューラルネットワークを刺激する可能性から、広く研究されている。 しかし、ターゲットのAEを未知のモデル間で転送することは依然として難しい。 本稿では,既存の単純な反復攻撃によるAEの過度なジレンマを軽減するため,特徴空間における微調整を提案する。 具体的には、ベースラインアタックによって生成されたaeから始め、ターゲットクラスに導かれる特徴を奨励し、ソースモデルの中間層にある元のクラスへの機能を妨げます。 広範囲な実験により、微調整のほんの数回のイテレーションで、既存の攻撃対象の転送能力が非自明かつ普遍的に向上できることが示されている。 我々の結果は、単純な反復攻撃がリソース集約的な手法と同等あるいはそれ以上の転送可能性をもたらすことを検証する。 コードはgithub.com/zengh5/ta_feature_ftで入手できる。

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