論文の概要: Short: Benchmarking transferable adversarial attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00418v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 08:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 16:02:16.828711
• Title: Short: Benchmarking transferable adversarial attacks
• Title（参考訳）: short: 転送可能な攻撃のベンチマーク
• Authors: Zhibo Jin, Jiayu Zhang, Zhiyu Zhu, Huaming Chen
• Abstract要約: 敵対的攻撃に対するディープラーニングモデルの堅牢性は、依然として重要な関心事である。 本研究は、敵攻撃の伝達可能性を高めるために開発された様々な手法を体系的に分類し、批判的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.898135768312255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The robustness of deep learning models against adversarial attacks remains a pivotal concern. This study presents, for the first time, an exhaustive review of the transferability aspect of adversarial attacks. It systematically categorizes and critically evaluates various methodologies developed to augment the transferability of adversarial attacks. This study encompasses a spectrum of techniques, including Generative Structure, Semantic Similarity, Gradient Editing, Target Modification, and Ensemble Approach. Concurrently, this paper introduces a benchmark framework \textit{TAA-Bench}, integrating ten leading methodologies for adversarial attack transferability, thereby providing a standardized and systematic platform for comparative analysis across diverse model architectures. Through comprehensive scrutiny, we delineate the efficacy and constraints of each method, shedding light on their underlying operational principles and practical utility. This review endeavors to be a quintessential resource for both scholars and practitioners in the field, charting the complex terrain of adversarial transferability and setting a foundation for future explorations in this vital sector. The associated codebase is accessible at: https://github.com/KxPlaug/TAA-Bench
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃に対するディープラーニングモデルの堅牢性は、依然として重要な関心事である。 本研究は, 敵の攻撃の伝達可能性について, 初めて徹底的に検討した。 攻撃の伝達性を高めるために開発された様々な手法を体系的に分類し、批判的に評価する。 本研究は, 生成構造, 意味的類似性, グラディエント編集, ターゲット修正, アンサンブルアプローチなど, 様々な手法を包含する。 同時に,このベンチマークフレームワークである \textit{taa-bench} を導入し,敵の攻撃伝達性のための10つの主要な方法論を統合し,多様なモデルアーキテクチャの比較分析のための標準化された体系的プラットフォームを提供する。 総合的な精査を通じて,各手法の有効性と制約を明確にし,その基礎となる運用原理と実用性に光を当てる。 このレビューは、この分野の学者と実践者の両方にとって重要な資源であり、敵の移動可能性の複雑な地形を図解し、この重要な分野における将来の探検の基礎を築いた。 関連するコードベースは、https://github.com/KxPlaug/TAA-Benchでアクセスできます。

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