論文の概要: Transformation-Dependent Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08443v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 15:37:29.051315
• Title: Transformation-Dependent Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 変換依存型敵攻撃
• Authors: Yaoteng Tan, Zikui Cai, M. Salman Asif,
• Abstract要約: 変換依存的敵攻撃(transform-dependent adversarial attack)は、単一の加法摂動が多様で制御可能な誤予測を引き起こす新たな種類の脅威である。 静的な影響を持つ従来の攻撃とは異なり、我々の摂動は変換パラメータの関数として異なる敵攻撃を可能にする変成特性を埋め込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.374381635334897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce transformation-dependent adversarial attacks, a new class of threats where a single additive perturbation can trigger diverse, controllable mis-predictions by systematically transforming the input (e.g., scaling, blurring, compression). Unlike traditional attacks with static effects, our perturbations embed metamorphic properties to enable different adversarial attacks as a function of the transformation parameters. We demonstrate the transformation-dependent vulnerability across models (e.g., convolutional networks and vision transformers) and vision tasks (e.g., image classification and object detection). Our proposed geometric and photometric transformations enable a range of targeted errors from one crafted input (e.g., higher than 90% attack success rate for classifiers). We analyze effects of model architecture and type/variety of transformations on attack effectiveness. This work forces a paradigm shift by redefining adversarial inputs as dynamic, controllable threats. We highlight the need for robust defenses against such multifaceted, chameleon-like perturbations that current techniques are ill-prepared for.
• Abstract（参考訳）: 入力(例えば、スケーリング、ぼかし、圧縮)を体系的に変換することで、単一の加法摂動が多様で制御可能な誤予測を誘発する新たな種類の脅威である、変換依存の敵攻撃を導入する。 静的な影響を持つ従来の攻撃とは異なり、我々の摂動は変換パラメータの関数として異なる敵攻撃を可能にする変成特性を埋め込む。 モデル(畳み込みネットワークやビジョントランスフォーマーなど)と視覚タスク(画像分類や物体検出など)にまたがる変換依存性の脆弱性を実証する。 提案した幾何的および測光的変換は、1つの工芸品の入力(例えば、分類器の攻撃成功率90%以上)からターゲットとなる誤差の範囲を許容する。 モデルアーキテクチャと変換のタイプ/多様性が攻撃効果に与える影響を解析する。 この作業は、動的で制御可能な脅威として敵の入力を再定義することでパラダイムシフトを強いる。 このような多面的なカメレオンのような摂動に対する堅牢な防御の必要性を強調します。

関連論文リスト

• Hide in Thicket: Generating Imperceptible and Rational Adversarial Perturbations on 3D Point Clouds [62.94859179323329]
  3Dポイントクラウド分類のための点操作に基づくアドリアック手法により、3Dモデルの脆弱性を明らかにした。 そこで本研究では,2段階の攻撃領域探索を行うHT-ADV法を提案する。 我々は,良性再サンプリングと良性剛性変換を用いることで,不受容性への犠牲がほとんどなく,身体的敵意の強さをさらに高めることができることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T12:08:06Z)
• AutoAugment Input Transformation for Highly Transferable Targeted Attacks [9.970326131028159]
  我々は,AutoAugment Input Transformation (AAIT) と呼ばれる新たな敵攻撃を提案する。 AAITは、様々な操作からなる変換空間から最適な変換ポリシーを探索する。 検出された最適な変換ポリシーを使用して敵の例を作成し、標的攻撃における敵の移動可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T12:49:36Z)
• The Efficacy of Transformer-based Adversarial Attacks in Security Domains [0.7156877824959499]
  システムディフェンダーの対向サンプルに対する変換器のロバスト性およびシステムアタッカーに対する対向強度を評価する。 我々の研究は、セキュリティ領域におけるモデルの攻撃と防御のためにトランスフォーマーアーキテクチャを研究することの重要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T21:45:23Z)
• An Adaptive Model Ensemble Adversarial Attack for Boosting Adversarial Transferability [26.39964737311377]
  我々はAdaEAと呼ばれる適応型アンサンブル攻撃を提案し、各モデルからの出力の融合を適応的に制御する。 我々は、様々なデータセットに対する既存のアンサンブル攻撃よりも大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-05T15:12:36Z)
• Improving Adversarial Robustness to Sensitivity and Invariance Attacks with Deep Metric Learning [80.21709045433096]
  対向ロバスト性の標準的な方法は、サンプルを最小に摂動させることによって作られたサンプルに対して防御する枠組みを仮定する。 距離学習を用いて、最適輸送問題として逆正則化をフレーム化する。 予備的な結果から, 変分摂動の規則化は, 変分防御と敏感防御の両方を改善することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T13:54:02Z)
• Frequency Domain Model Augmentation for Adversarial Attack [91.36850162147678]
  ブラックボックス攻撃の場合、代用モデルと被害者モデルの間のギャップは通常大きい。 そこで本研究では,通常の訓練モデルと防衛モデルの両方に対して,より伝達可能な対角線モデルを構築するための新しいスペクトルシミュレーション攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T08:26:21Z)
• Towards Defending against Adversarial Examples via Attack-Invariant Features [147.85346057241605]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の雑音に弱い。 敵の強靭性は、敵の例を利用して改善することができる。 目に見えない種類の敵の例に基づいて訓練されたモデルは、一般的に、目に見えない種類の敵の例にうまく一般化できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T12:49:54Z)
• Adaptive Feature Alignment for Adversarial Training [56.17654691470554]
  CNNは通常、敵攻撃に対して脆弱であり、セキュリティに敏感なアプリケーションに脅威をもたらす。 任意の攻撃強度の特徴を生成するための適応的特徴アライメント(AFA)を提案する。 本手法は任意の攻撃強度の特徴を自動的に整列するように訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T17:01:05Z)
• Online Alternate Generator against Adversarial Attacks [144.45529828523408]
  ディープラーニングモデルは、実際の画像に準知覚可能なノイズを加えることによって合成される敵の例に非常に敏感である。 対象ネットワークのパラメータをアクセスしたり変更したりする必要のない,ポータブルな防御手法であるオンライン代替ジェネレータを提案する。 提案手法は,入力画像のスクラッチから別の画像をオンライン合成することで,対向雑音を除去・破壊する代わりに機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T07:11:16Z)
• TREND: Transferability based Robust ENsemble Design [6.663641564969944]
  本稿では, ネットワークアーキテクチャ, 入力, 重量, アクティベーションの量子化が, 対向サンプルの転送性に及ぼす影響について検討する。 本研究では,ソースとターゲット間の入力量子化によってトランスファービリティが著しく阻害されていることを示す。 我々は、これに対抗するために、新しい最先端のアンサンブル攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T13:38:14Z)
• Adversarial Defense by Latent Style Transformations [20.78877614953599]
  本研究では、不審な入力を検出することにより、高解像度画像に対する敵攻撃に対する攻撃非依存の防御について検討する。 我々のアプローチの背景にある直感は、通常の画像の本質的な特徴は一般に非意味的なスタイル変換と一致しているということである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T07:56:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。