論文の概要: FullCert: Deterministic End-to-End Certification for Training and Inference of Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11522v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 12:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 20:48:06.476949
• Title: FullCert: Deterministic End-to-End Certification for Training and Inference of Neural Networks
• Title（参考訳）: FullCert:ニューラルネットワークのトレーニングと推論のための決定論的エンドツーエンド認証
• Authors: Tobias Lorenz, Marta Kwiatkowska, Mario Fritz,
• Abstract要約: FullCertは、音と決定論的境界を持つ最初のエンドツーエンドの認証器である。 2つのデータセットに対してFullCertの有効性を実験的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.897993591443594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern machine learning models are sensitive to the manipulation of both the training data (poisoning attacks) and inference data (adversarial examples). Recognizing this issue, the community has developed many empirical defenses against both attacks and, more recently, certification methods with provable guarantees against inference-time attacks. However, such guarantees are still largely lacking for training-time attacks. In this work, we present FullCert, the first end-to-end certifier with sound, deterministic bounds, which proves robustness against both training-time and inference-time attacks. We first bound all possible perturbations an adversary can make to the training data under the considered threat model. Using these constraints, we bound the perturbations' influence on the model's parameters. Finally, we bound the impact of these parameter changes on the model's prediction, resulting in joint robustness guarantees against poisoning and adversarial examples. To facilitate this novel certification paradigm, we combine our theoretical work with a new open-source library BoundFlow, which enables model training on bounded datasets. We experimentally demonstrate FullCert's feasibility on two datasets.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習モデルは、トレーニングデータ(中毒攻撃)と推論データ(逆例)の両方の操作に敏感である。 この問題を認識したコミュニティは、双方の攻撃に対する実証的な防御を数多く開発し、最近では、推論時攻撃に対する証明可能な保証付きの認証方法も開発している。 しかし、そのような保証は依然として訓練時の攻撃には欠落している。 本研究では,音質,決定論的境界を持つ最初のエンドツーエンド認証器であるFullCertを紹介し,トレーニング時間と推論時間の両方に対する堅牢性を示す。 我々はまず、敵が想定される脅威モデルの下でトレーニングデータにできるあらゆる可能な摂動を束縛する。 これらの制約を用いることで、摂動がモデルのパラメータに与える影響を制限します。 最後に、これらのパラメータの変化がモデルの予測に与える影響を限定し、その結果、毒や敵の例に対する共同堅牢性を保証する。 この新たな認証パラダイムを促進するため、我々は、境界付きデータセットのモデルトレーニングを可能にする、新たなオープンソースのライブラリであるBoundFlowと理論的な作業を組み合わせる。 2つのデータセットに対してFullCertの有効性を実験的に示す。

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