Fugu-MT 論文翻訳(概要): Struggle with Adversarial Defense? Try Diffusion

論文の概要: Struggle with Adversarial Defense? Try Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08273v2
Date: Thu, 18 Apr 2024 15:55:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 13:59:47.119920
Title: Struggle with Adversarial Defense? Try Diffusion
Title（参考訳）: 敵防衛と肩を並べる : 拡散を試してみる
Authors: Yujie Li, Yanbin Wang, Haitao Xu, Bin Liu, Jianguo Sun, Zhenhao Guo, Wenrui Ma,
Abstract要約: アドリア攻撃は微妙な摂動を導入して誤分類を引き起こす。拡散に基づく敵の訓練は、しばしば収束の課題と高い計算費用に遭遇する。本稿では,これらの問題を克服するために,真性最大化拡散(TMDC)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.274506117450628
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Adversarial attacks induce misclassification by introducing subtle perturbations. Recently, diffusion models are applied to the image classifiers to improve adversarial robustness through adversarial training or by purifying adversarial noise. However, diffusion-based adversarial training often encounters convergence challenges and high computational expenses. Additionally, diffusion-based purification inevitably causes data shift and is deemed susceptible to stronger adaptive attacks. To tackle these issues, we propose the Truth Maximization Diffusion Classifier (TMDC), a generative Bayesian classifier that builds upon pre-trained diffusion models and the Bayesian theorem. Unlike data-driven classifiers, TMDC, guided by Bayesian principles, utilizes the conditional likelihood from diffusion models to determine the class probabilities of input images, thereby insulating against the influences of data shift and the limitations of adversarial training. Moreover, to enhance TMDC's resilience against more potent adversarial attacks, we propose an optimization strategy for diffusion classifiers. This strategy involves post-training the diffusion model on perturbed datasets with ground-truth labels as conditions, guiding the diffusion model to learn the data distribution and maximizing the likelihood under the ground-truth labels. The proposed method achieves state-of-the-art performance on the CIFAR10 dataset against heavy white-box attacks and strong adaptive attacks. Specifically, TMDC achieves robust accuracies of 82.81% against $l_{\infty}$ norm-bounded perturbations and 86.05% against $l_{2}$ norm-bounded perturbations, respectively, with $\epsilon=0.05$.
Abstract（参考訳）: 敵攻撃は微妙な摂動を導入して誤分類を引き起こす。近年、画像分類器に拡散モデルを適用し、対向訓練や対向雑音の浄化により対向ロバスト性を向上させる。しかし、拡散に基づく敵の訓練は、しばしば収束課題と高い計算費用に遭遇する。さらに、拡散ベースの浄化は必然的にデータシフトを引き起こし、より強い適応攻撃の影響を受けやすいと考えられる。これらの問題に対処するために,事前学習した拡散モデルとベイズ定理に基づく生成ベイズ分類器である真最大拡散分類器 (TMDC) を提案する。データ駆動型分類器とは異なり、TMDCは拡散モデルからの条件付き確率を利用して入力画像のクラス確率を判定し、データシフトの影響と敵対的訓練の限界に対して絶縁する。さらに,TMDCの強力な敵攻撃に対するレジリエンスを高めるため,拡散分類器の最適化戦略を提案する。この戦略は、乱れたデータセット上の拡散モデルを条件として訓練し、拡散モデルを誘導し、データ分布を学習し、地絡ラベル下での確率を最大化する。提案手法は,CIFAR10データセットにおける重度ホワイトボックス攻撃と強い適応攻撃に対する最先端性能を実現する。具体的には、TMDCは、標準有界摂動に対して82.81%、標準有界摂動で86.05%、標準有界摂動で86.05%、それぞれ$\epsilon=0.05$である。

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