Fugu-MT 論文翻訳(概要): ADBA:Approximation Decision Boundary Approach for Black-Box Adversarial Attacks

論文の概要: ADBA:Approximation Decision Boundary Approach for Black-Box Adversarial Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04998v2
Date: Wed, 12 Jun 2024 08:49:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 11:28:49.036231
Title: ADBA:Approximation Decision Boundary Approach for Black-Box Adversarial Attacks
Title（参考訳）: ADBA:ブラックボックス攻撃に対する近似決定境界法
Authors: Feiyang Wang, Xingquan Zuo, Hai Huang, Gang Chen,
Abstract要約: ブラックボックス攻撃はステルス性があり、機械学習モデルからハードラベルを使用して敵の例を生成する。本稿では,近似決定境界(ADB)を用いて摂動方向を効率よく正確に比較する手法を提案する。我々のADBアプローチ(ADBA)の有効性は、適切なADBを迅速に同定し、全ての摂動方向を確実に区別することにある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.253823500300899
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Many machine learning models are susceptible to adversarial attacks, with decision-based black-box attacks representing the most critical threat in real-world applications. These attacks are extremely stealthy, generating adversarial examples using hard labels obtained from the target machine learning model. This is typically realized by optimizing perturbation directions, guided by decision boundaries identified through query-intensive exact search, significantly limiting the attack success rate. This paper introduces a novel approach using the Approximation Decision Boundary (ADB) to efficiently and accurately compare perturbation directions without precisely determining decision boundaries. The effectiveness of our ADB approach (ADBA) hinges on promptly identifying suitable ADB, ensuring reliable differentiation of all perturbation directions. For this purpose, we analyze the probability distribution of decision boundaries, confirming that using the distribution's median value as ADB can effectively distinguish different perturbation directions, giving rise to the development of the ADBA-md algorithm. ADBA-md only requires four queries on average to differentiate any pair of perturbation directions, which is highly query-efficient. Extensive experiments on six well-known image classifiers clearly demonstrate the superiority of ADBA and ADBA-md over multiple state-of-the-art black-box attacks. The source code is available at https://github.com/BUPTAIOC/ADBA.
Abstract（参考訳）: 多くの機械学習モデルは、現実のアプリケーションにおいて最も重大な脅威を示す決定ベースのブラックボックス攻撃によって、敵対的な攻撃を受けやすい。これらの攻撃は極めてステルス性が高く、ターゲット機械学習モデルから得られたハードラベルを使って敵の例を生成する。これは典型的には摂動方向の最適化によって実現され、クエリ集約的な正確な探索によって識別された決定境界によって誘導され、攻撃成功率を著しく制限する。本稿では、近似決定境界(ADB)を用いて、決定境界を正確に決定することなく摂動方向を効率よく正確に比較する手法を提案する。我々のADBアプローチ(ADBA)の有効性は、適切なADBを迅速に同定し、全ての摂動方向を確実に区別することにある。そこで本研究では,ADBとして分布の中央値を用いることで,様々な摂動方向を効果的に識別し,ADBA-mdアルゴリズムの開発につながることを確認し,決定境界の確率分布を解析する。 ADBA-mdは摂動方向を区別するために平均4つのクエリしか必要とせず、クエリ効率が高い。 6つの有名な画像分類器に対する大規模な実験は、複数の最先端のブラックボックス攻撃に対してADBAとADBA-mdの優位性を明らかに示している。ソースコードはhttps://github.com/BUPTAIOC/ADBAで公開されている。

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