Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring DNN Robustness Against Adversarial Attacks Using Approximate Multipliers

論文の概要: Exploring DNN Robustness Against Adversarial Attacks Using Approximate Multipliers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11665v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 18:03:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 13:40:17.463872
Title: Exploring DNN Robustness Against Adversarial Attacks Using Approximate Multipliers
Title（参考訳）: 近似乗算器を用いた敵攻撃に対するDNNロバストネスの探索
Authors: Mohammad Javad Askarizadeh, Ebrahim Farahmand, Jorge Castro-Godinez, Ali Mahani, Laura Cabrera-Quiros, Carlos Salazar-Garcia,
Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ヘルスケアや自動運転など、多くの現実世界のアプリケーションで進歩している。高い計算複雑性と敵攻撃に対する脆弱性は、現在進行中の課題である。 DNN層モデルにおける最先端近似乗算器の高精度な乗算器を均一に置き換えることで、DNNの様々な敵攻撃に対するロバスト性を、実現可能な時間で探索する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3820778058499328
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have advanced in many real-world applications, such as healthcare and autonomous driving. However, their high computational complexity and vulnerability to adversarial attacks are ongoing challenges. In this letter, approximate multipliers are used to explore DNN robustness improvement against adversarial attacks. By uniformly replacing accurate multipliers for state-of-the-art approximate ones in DNN layer models, we explore the DNNs robustness against various adversarial attacks in a feasible time. Results show up to 7% accuracy drop due to approximations when no attack is present while improving robust accuracy up to 10% when attacks applied.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ヘルスケアや自動運転など、多くの現実世界のアプリケーションで進歩している。しかし、その高い計算複雑性と敵攻撃に対する脆弱性は、現在進行中の課題である。このレターでは、近似乗算器を用いて、敵攻撃に対するDNNの堅牢性向上を探索する。 DNN層モデルにおける最先端近似乗算器の高精度な乗算器を均一に置き換えることにより、DNNの様々な敵攻撃に対するロバスト性を、実現可能な時間で探索する。その結果、攻撃がない場合の近似により7%の精度低下がみられ、攻撃が適用された場合には10%の堅牢な精度が向上した。

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