Fugu-MT 論文翻訳(概要): How Real Is Real? A Human Evaluation Framework for Unrestricted Adversarial Examples

論文の概要: How Real Is Real? A Human Evaluation Framework for Unrestricted Adversarial Examples

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12653v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 06:42:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 16:05:28.708282
Title: How Real Is Real? A Human Evaluation Framework for Unrestricted Adversarial Examples
Title（参考訳）: 現実とは何か? 制限のない敵の例を人間で評価するフレームワーク
Authors: Dren Fazlija, Arkadij Orlov, Johanna Schrader, Monty-Maximilian Zühlke, Michael Rohs, Daniel Kudenko,
Abstract要約: 敵の例は、自動運転車のようなAIベースのシステムの安全性を脅かす。画像領域では、悪質に摂動したデータポイントを表現し、人間に相応しいように見える。本研究では,制限のない画像ベース攻撃に対する評価フレームワークであるSCOOTERを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.483679748399036
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With an ever-increasing reliance on machine learning (ML) models in the real world, adversarial examples threaten the safety of AI-based systems such as autonomous vehicles. In the image domain, they represent maliciously perturbed data points that look benign to humans (i.e., the image modification is not noticeable) but greatly mislead state-of-the-art ML models. Previously, researchers ensured the imperceptibility of their altered data points by restricting perturbations via $\ell_p$ norms. However, recent publications claim that creating natural-looking adversarial examples without such restrictions is also possible. With much more freedom to instill malicious information into data, these unrestricted adversarial examples can potentially overcome traditional defense strategies as they are not constrained by the limitations or patterns these defenses typically recognize and mitigate. This allows attackers to operate outside of expected threat models. However, surveying existing image-based methods, we noticed a need for more human evaluations of the proposed image modifications. Based on existing human-assessment frameworks for image generation quality, we propose SCOOTER - an evaluation framework for unrestricted image-based attacks. It provides researchers with guidelines for conducting statistically significant human experiments, standardized questions, and a ready-to-use implementation. We propose a framework that allows researchers to analyze how imperceptible their unrestricted attacks truly are.
Abstract（参考訳）: 現実世界では機械学習(ML)モデルへの依存がますます高まっているため、敵の例は自動運転車のようなAIベースのシステムの安全性を脅かしている。画像領域では、悪質に摂動したデータポイントを表現し、人間に相応しい(つまり、画像修正は目立たない)が、最先端のMLモデルを大きく誤解させる。これまで、研究者は$\ell_p$ノルムによる摂動を制限することで、変更したデータポイントの認識不能を保証していた。しかし、近年の出版物では、このような制約を伴わない自然な敵の例を作ることもできると主張している。悪意のある情報をデータに注入する自由がより多くあるため、このような非制限の敵の例は、従来の防衛戦略を克服する可能性がある。これにより、攻撃者は予想される脅威モデル外で操作できる。しかし,既存の画像ベース手法を調査した結果,提案手法の人為的評価の必要性が指摘された。画像生成品質のための既存のヒューマンアセスメントフレームワークに基づいて、制限なし画像ベース攻撃の評価フレームワークであるSCOOTERを提案する。統計的に重要な人間の実験、標準化された質問、そして使える実装を行うためのガイドラインを研究者に提供する。本研究では,研究者が非制限攻撃が真に受容できないかを分析するためのフレームワークを提案する。

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