論文の概要: Adversarial Training on Purification (AToP): Advancing Both Robustness and Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16352v3
• Date: Fri, 15 Mar 2024 12:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 22:23:54.620713
• Title: Adversarial Training on Purification (AToP): Advancing Both Robustness and Generalization
• Title（参考訳）: 浄化教育(AToP:Adversarial Training on Purification) : ロバストネスと一般化の両立
• Authors: Guang Lin, Chao Li, Jianhai Zhang, Toshihisa Tanaka, Qibin Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,AToP (Adversarial Training on Purification) という,ロバストな浄化器モデルを得るための新しいパイプラインを提案する。 そこで我々は,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNetteの大規模実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.09894840783714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The deep neural networks are known to be vulnerable to well-designed adversarial attacks. The most successful defense technique based on adversarial training (AT) can achieve optimal robustness against particular attacks but cannot generalize well to unseen attacks. Another effective defense technique based on adversarial purification (AP) can enhance generalization but cannot achieve optimal robustness. Meanwhile, both methods share one common limitation on the degraded standard accuracy. To mitigate these issues, we propose a novel pipeline to acquire the robust purifier model, named Adversarial Training on Purification (AToP), which comprises two components: perturbation destruction by random transforms (RT) and purifier model fine-tuned (FT) by adversarial loss. RT is essential to avoid overlearning to known attacks, resulting in the robustness generalization to unseen attacks, and FT is essential for the improvement of robustness. To evaluate our method in an efficient and scalable way, we conduct extensive experiments on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNette to demonstrate that our method achieves optimal robustness and exhibits generalization ability against unseen attacks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、よく設計された敵攻撃に弱いことが知られている。 対戦訓練(AT)に基づく最も成功した防御技術は、特定の攻撃に対して最適な堅牢性を達成することができるが、目に見えない攻撃に対してうまく一般化できない。 対向的浄化(AP)に基づく他の効果的な防御技術は、一般化を高めることができるが、最適ロバスト性は達成できない。 一方、両手法は、劣化した標準精度の1つの共通制限を共有している。 これらの問題を緩和するために、ランダムトランスフォーメーション(RT)による摂動破壊と、逆方向の損失による微調整(FT)という2つのコンポーネントからなる、Adversarial Training on Purification(AToP)と呼ばれる堅牢なパーファイアモデルを取得するパイプラインを提案する。 RTは、既知の攻撃に対する過度な学習を避けるために不可欠であり、その結果、目に見えない攻撃に対する堅牢性一般化をもたらし、FTは堅牢性の改善に不可欠である。 そこで我々は,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNetteに対して,本手法が最適なロバスト性を実現し,未知の攻撃に対する一般化能力を示すことを示すため,大規模実験を行った。

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