論文の概要: Adaptive Randomized Smoothing: Certifying Multi-Step Defences against Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10427v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 22:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 00:32:34.245082
• Title: Adaptive Randomized Smoothing: Certifying Multi-Step Defences against Adversarial Examples
• Title（参考訳）: Adaptive Randomized Smoothing: Certifying Multi-Step Defenses against Adversarial Examples
• Authors: Saiyue Lyu, Shadab Shaikh, Frederick Shpilevskiy, Evan Shelhamer, Mathias Lécuyer,
• Abstract要約: 本稿では,適応ランダム化平滑化法(ARS)を提案する。 ARSは、f-Differential Privacyを用いたランダムな平滑化の分析を拡張し、複数のステップの適応的な構成を認証する。 我々は,有界な$L_infty$ノルムの逆例に対する予測を証明するために,深部画像分類上のARSをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40389580910855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Adaptive Randomized Smoothing (ARS) to certify the predictions of our test-time adaptive models against adversarial examples. ARS extends the analysis of randomized smoothing using f-Differential Privacy to certify the adaptive composition of multiple steps. For the first time, our theory covers the sound adaptive composition of general and high-dimensional functions of noisy input. We instantiate ARS on deep image classification to certify predictions against adversarial examples of bounded $L_{\infty}$ norm. In the $L_{\infty}$ threat model, our flexibility enables adaptation through high-dimensional input-dependent masking. We design adaptivity benchmarks, based on CIFAR-10 and CelebA, and show that ARS improves accuracy by $2$ to $5\%$ points. On ImageNet, ARS improves accuracy by $1$ to $3\%$ points over standard RS without adaptivity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応ランダム化平滑化法(ARS)を提案する。 ARSは、f-Differential Privacyを用いたランダムな平滑化の分析を拡張し、複数のステップの適応的な構成を認証する。 この理論は,雑音入力の一般関数と高次元関数の適応構成を初めて取り上げる。 我々は、深い画像分類上のARSをインスタンス化し、有界な$L_{\infty}$ノルムの逆例に対する予測を証明した。 L_{\infty}$脅威モデルでは,高次元の入力依存マスキングによる適応が可能となる。 CIFAR-10 と CelebA に基づく適応性ベンチマークを設計し,ARS の精度を 2 ～ 5 % の精度で向上することを示す。 ImageNetでは、ARSは適応性のない標準RSよりも精度を1ドルから3ドルで改善している。

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