論文の概要: Boosting Few-Pixel Robustness Verification via Covering Verification Designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10924v1
- Date: Fri, 17 May 2024 17:23:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 15:24:17.353678
- Title: Boosting Few-Pixel Robustness Verification via Covering Verification Designs
- Title（参考訳）: 被覆検証設計によるFew-Pixelロバスト性検証の高速化
- Authors: Yuval Shapira, Naor Wiesel, Shahar Shabelman, Dana Drachsler-Cohen,
- Abstract要約: ニューラルネットワークの信頼性を高めるためには、局所的な堅牢性を証明することが不可欠である。
多くの検証者は$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を証明するが、$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を検証する作業はほとんどない。
提案するCoVerDは,ブロックサイズ分布を予測せずに,異なる候補被覆を選択する,$L_$ロバスト性検証器である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3024517678456733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Proving local robustness is crucial to increase the reliability of neural networks. While many verifiers prove robustness in $L_\infty$ $\epsilon$-balls, very little work deals with robustness verification in $L_0$ $\epsilon$-balls, capturing robustness to few pixel attacks. This verification introduces a combinatorial challenge, because the space of pixels to perturb is discrete and of exponential size. A previous work relies on covering designs to identify sets for defining $L_\infty$ neighborhoods, which if proven robust imply that the $L_0$ $\epsilon$-ball is robust. However, the number of neighborhoods to verify remains very high, leading to a high analysis time. We propose covering verification designs, a combinatorial design that tailors effective but analysis-incompatible coverings to $L_0$ robustness verification. The challenge is that computing a covering verification design introduces a high time and memory overhead, which is intensified in our setting, where multiple candidate coverings are required to identify how to reduce the overall analysis time. We introduce CoVerD, an $L_0$ robustness verifier that selects between different candidate coverings without constructing them, but by predicting their block size distribution. This prediction relies on a theorem providing closed-form expressions for the mean and variance of this distribution. CoVerD constructs the chosen covering verification design on-the-fly, while keeping the memory consumption minimal and enabling to parallelize the analysis. The experimental results show that CoVerD reduces the verification time on average by up to 5.1x compared to prior work and that it scales to larger $L_0$ $\epsilon$-balls.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの信頼性を高めるためには、局所的な堅牢性を証明することが不可欠である。
多くの検証者は$L_\infty$$\epsilon$-ballsでロバスト性を証明するが、$L_0$$\epsilon$-ballsでロバスト性を検証する作業はほとんど行わず、少数のピクセル攻撃に対してロバスト性を取得する。
この検証は、摂動に対するピクセルの空間が離散的で指数的な大きさであるため、組合せ的挑戦をもたらす。
以前の研究は、$L_\infty$近傍を定義するための集合を特定するために設計をカバーすることに依存しており、もし証明されたロバストであれば、$L_0$$\epsilon$-ballがロバストであることを暗示している。
しかし、検証対象の地区数は依然として非常に多く、分析時間も高い。
有効だが解析非互換な被覆を$L_0$ロバスト性検証に適合させる組合せ設計の検証設計を提案する。
問題となるのは、包括的検証設計の計算には高時間とメモリオーバーヘッドが伴うことだ。
提案するCoVerDは,ブロックサイズ分布を予測せずに,異なる候補被覆を選択する,$L_0$のロバスト性検証器である。
この予想は、この分布の平均と分散に対する閉形式表現を提供する定理に依存する。
CoVerDは、メモリ消費を最小限に抑え、分析を並列化しながら、選択したカバレッジ検証設計をオンザフライで構築する。
実験の結果、CoVerDは以前の作業と比べて平均5.1倍の検証時間を短縮し、より大きな$L_0$$\epsilon$-ballsにスケールすることがわかった。
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