論文の概要: Evaluating Adversarial Robustness: A Comparison Of FGSM, Carlini-Wagner Attacks, And The Role of Distillation as Defense Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04245v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 17:51:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 15:26:09.631564
- Title: Evaluating Adversarial Robustness: A Comparison Of FGSM, Carlini-Wagner Attacks, And The Role of Distillation as Defense Mechanism
- Title（参考訳）: 対人ロバスト性の評価 : FGSM,Carini-Wagnerアタック,および防御機構としての蒸留の役割の比較
- Authors: Trilokesh Ranjan Sarkar, Nilanjan Das, Pralay Sankar Maitra, Bijoy Some, Ritwik Saha, Orijita Adhikary, Bishal Bose, Jaydip Sen,
- Abstract要約: 本研究では、画像分類に使用されるディープニューラルネットワーク(DNN)を対象とする敵攻撃について検討する。
本研究は,FGSM (Fast Gradient Sign Method) とCarini-Wagner (CW) の2つの攻撃手法の分岐を理解することに焦点を当てている。
本研究は,FGSMおよびCW攻撃に対する防御機構として,防衛蒸留の堅牢性を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This technical report delves into an in-depth exploration of adversarial attacks specifically targeted at Deep Neural Networks (DNNs) utilized for image classification. The study also investigates defense mechanisms aimed at bolstering the robustness of machine learning models. The research focuses on comprehending the ramifications of two prominent attack methodologies: the Fast Gradient Sign Method (FGSM) and the Carlini-Wagner (CW) approach. These attacks are examined concerning three pre-trained image classifiers: Resnext50_32x4d, DenseNet-201, and VGG-19, utilizing the Tiny-ImageNet dataset. Furthermore, the study proposes the robustness of defensive distillation as a defense mechanism to counter FGSM and CW attacks. This defense mechanism is evaluated using the CIFAR-10 dataset, where CNN models, specifically resnet101 and Resnext50_32x4d, serve as the teacher and student models, respectively. The proposed defensive distillation model exhibits effectiveness in thwarting attacks such as FGSM. However, it is noted to remain susceptible to more sophisticated techniques like the CW attack. The document presents a meticulous validation of the proposed scheme. It provides detailed and comprehensive results, elucidating the efficacy and limitations of the defense mechanisms employed. Through rigorous experimentation and analysis, the study offers insights into the dynamics of adversarial attacks on DNNs, as well as the effectiveness of defensive strategies in mitigating their impact.
- Abstract（参考訳）: この技術レポートは、画像分類に使用されるディープニューラルネットワーク(DNN)に特化した敵攻撃を詳細に調査するものである。
また,機械学習モデルの堅牢性向上を目的とした防御機構についても検討した。
本研究は,FGSM (Fast Gradient Sign Method) とCarini-Wagner (CW) の2つの攻撃手法の分岐を理解することに焦点を当てている。
これらの攻撃は、Tiny-ImageNetデータセットを用いて、Resnext50_32x4d、DenseNet-201、VGG-19の3つの事前訓練済み画像分類器について検討した。
さらに,FGSMおよびCW攻撃に対する防御機構として,防衛蒸留の堅牢性を提案する。
この防御機構はCIFAR-10データセットを用いて評価され、CNNモデル、特にresnet101とResnext50_32x4dはそれぞれ教師モデルと学生モデルとして機能する。
提案した防衛蒸留モデルは,FGSMなどの防腐攻撃における有効性を示す。
しかし、CWアタックのようなより高度なテクニックの影響を受けやすいことが知られている。
本書は提案方式の厳密な検証を行う。
詳細な総合的な結果を提供し、使用した防御機構の有効性と限界を解明する。
厳密な実験と分析を通じて、DNNに対する敵対的攻撃のダイナミクスと、その影響を緩和するための防衛戦略の有効性に関する洞察を提供する。
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