論文の概要: PuriDefense: Randomized Local Implicit Adversarial Purification for
Defending Black-box Query-based Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10586v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 09:54:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 16:19:46.083641
- Title: PuriDefense: Randomized Local Implicit Adversarial Purification for
Defending Black-box Query-based Attacks
- Title（参考訳）: PuriDefense: Black-box Query ベースの攻撃に対するランダム化ローカルインシシデント対策
- Authors: Ping Guo, Zhiyuan Yang, Xi Lin, Qingchuan Zhao, Qingfu Zhang
- Abstract要約: ブラックボックスクエリベースの攻撃は機械学習・アズ・ア・サービス(ML)システムに脅威を与える。
低レベルの推論コストで軽量な浄化モデルのアンサンブルでランダムなパッチワイズ処理を施した効率的な防御機構であるPuriDefenseを提案する。
我々の理論的分析は、ランダム性を浄化に組み込むことで、クエリベースの攻撃の収束を遅くすることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.842917276255141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Black-box query-based attacks constitute significant threats to Machine
Learning as a Service (MLaaS) systems since they can generate adversarial
examples without accessing the target model's architecture and parameters.
Traditional defense mechanisms, such as adversarial training, gradient masking,
and input transformations, either impose substantial computational costs or
compromise the test accuracy of non-adversarial inputs. To address these
challenges, we propose an efficient defense mechanism, PuriDefense, that
employs random patch-wise purifications with an ensemble of lightweight
purification models at a low level of inference cost. These models leverage the
local implicit function and rebuild the natural image manifold. Our theoretical
analysis suggests that this approach slows down the convergence of query-based
attacks by incorporating randomness into purifications. Extensive experiments
on CIFAR-10 and ImageNet validate the effectiveness of our proposed
purifier-based defense mechanism, demonstrating significant improvements in
robustness against query-based attacks.
- Abstract（参考訳）: ブラックボックスクエリベースの攻撃は、ターゲットモデルのアーキテクチャやパラメータにアクセスすることなく、敵対的な例を生成することができるため、MLaaSシステムに対する重大な脅威となる。
敵の訓練、勾配マスキング、入力変換といった従来の防御機構は、かなりの計算コストを課すか、非敵の入力のテスト精度を損なう。
これらの課題に対処するため、低レベルの推論コストで軽量な浄化モデルのアンサンブルを用いて、ランダムなパッチワイド精製を利用する効率的な防御機構であるPuriDefenseを提案する。
これらのモデルは局所的な暗黙関数を利用して自然画像多様体を再構築する。
理論的分析から,このアプローチは,無作為性を純粋に取り入れることで,クエリベースの攻撃の収束を遅くすることが示唆された。
CIFAR-10 と ImageNet の大規模な実験により,提案手法の有効性が検証され,クエリベースの攻撃に対するロバスト性を著しく向上した。
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