論文の概要: Sparse and Transferable Universal Singular Vectors Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14031v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 09:21:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 15:06:43.489532
• Title: Sparse and Transferable Universal Singular Vectors Attack
• Title（参考訳）: スパースかつ転送可能な普遍特異ベクトル攻撃
• Authors: Kseniia Kuvshinova, Olga Tsymboi, Ivan Oseledets
• Abstract要約: そこで本研究では, よりスムーズなホワイトボックス対逆攻撃を提案する。 我々のアプローチは、ジャコビアン行列の隠れた層の$(p,q)$-singularベクトルにスパーシティを提供するトラルキャットパワーに基づいている。 本研究は,攻撃をスパースする最先端モデルの脆弱性を実証し,堅牢な機械学習システムの開発の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.498495800909073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The research in the field of adversarial attacks and models' vulnerability is one of the fundamental directions in modern machine learning. Recent studies reveal the vulnerability phenomenon, and understanding the mechanisms behind this is essential for improving neural network characteristics and interpretability. In this paper, we propose a novel sparse universal white-box adversarial attack. Our approach is based on truncated power iteration providing sparsity to $(p,q)$-singular vectors of the hidden layers of Jacobian matrices. Using the ImageNet benchmark validation subset, we analyze the proposed method in various settings, achieving results comparable to dense baselines with more than a 50% fooling rate while damaging only 5% of pixels and utilizing 256 samples for perturbation fitting. We also show that our algorithm admits higher attack magnitude without affecting the human ability to solve the task. Furthermore, we investigate that the constructed perturbations are highly transferable among different models without significantly decreasing the fooling rate. Our findings demonstrate the vulnerability of state-of-the-art models to sparse attacks and highlight the importance of developing robust machine learning systems.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃とモデルの脆弱性の研究は、現代の機械学習の基本的な方向性の1つである。 近年の研究では、脆弱性現象が明らかになり、そのメカニズムを理解することは、ニューラルネットワークの特性と解釈性を改善する上で不可欠である。 本稿では, 新規な汎用的ホワイトボックス対逆攻撃を提案する。 我々のアプローチは、ジャコビアン行列の隠れた層の$(p,q)$-singularベクトルにスパーシティを提供する、切り刻まれた電力反復に基づいている。 imagenetベンチマーク検証サブセットを用いて,提案手法を様々な設定で解析し,50%以上の騙し率を持つ高密度ベースラインと比較し,5%の画素にのみダメージを与え,256サンプルを摂動適合に活用した。 また,本アルゴリズムは,人間の課題解決能力に影響を与えることなく,より高い攻撃規模を達成できることを示す。 さらに, 構成された摂動は, ドローイング率を著しく低下させることなく, 異なるモデル間で高い伝達性を示す。 本研究は,攻撃をスパースする最先端モデルの脆弱性を実証し,堅牢な機械学習システムの開発の重要性を強調した。

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