論文の概要: A Novel Approach to Guard from Adversarial Attacks using Stable Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01838v1
- Date: Fri, 3 May 2024 04:08:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:55:11.035900
- Title: A Novel Approach to Guard from Adversarial Attacks using Stable Diffusion
- Title（参考訳）: 安定拡散を用いた敵攻撃からのガードの新しいアプローチ
- Authors: Trinath Sai Subhash Reddy Pittala, Uma Maheswara Rao Meleti, Geethakrishna Puligundla,
- Abstract要約: 我々の提案は、AI Guardianフレームワークに対する別のアプローチを提案する。
トレーニングプロセスに敵対的な例を含める代わりに、AIシステムをトレーニングせずに行うことを提案する。
これは、より広い範囲の攻撃に対して本質的に回復力のあるシステムを構築することを目的としています。
- 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: Recent developments in adversarial machine learning have highlighted the importance of building robust AI systems to protect against increasingly sophisticated attacks. While frameworks like AI Guardian are designed to defend against these threats, they often rely on assumptions that can limit their effectiveness. For example, they may assume attacks only come from one direction or include adversarial images in their training data. Our proposal suggests a different approach to the AI Guardian framework. Instead of including adversarial examples in the training process, we propose training the AI system without them. This aims to create a system that is inherently resilient to a wider range of attacks. Our method focuses on a dynamic defense strategy using stable diffusion that learns continuously and models threats comprehensively. We believe this approach can lead to a more generalized and robust defense against adversarial attacks. In this paper, we outline our proposed approach, including the theoretical basis, experimental design, and expected impact on improving AI security against adversarial threats.
- Abstract（参考訳）: 敵機械学習の最近の進歩は、ますます高度な攻撃から守るために堅牢なAIシステムを構築することの重要性を強調している。
AI Guardianのようなフレームワークは、これらの脅威に対して防御するために設計されているが、その効果を制限する仮定に依存していることが多い。
例えば、攻撃は1つの方向からのみ行われると仮定したり、トレーニングデータに敵対的なイメージを含むと仮定する。
我々の提案は、AI Guardianフレームワークに対する別のアプローチを提案する。
トレーニングプロセスに敵対的な例を含める代わりに、AIシステムをトレーニングせずに行うことを提案する。
これは、より広い範囲の攻撃に対して本質的に回復力のあるシステムを構築することを目的としています。
本手法は,連続的に学習し,脅威を包括的にモデル化する安定拡散を用いた動的防衛戦略に焦点を当てる。
このアプローチは、敵の攻撃に対してより一般化され、堅牢な防御につながる可能性があると信じています。
本稿では, 理論的基礎, 実験設計, 敵の脅威に対するAIセキュリティ改善への期待的影響などを含む, 提案手法の概要を述べる。
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