論文の概要: Deciphering the Definition of Adversarial Robustness for post-hoc OOD Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15104v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 01:32:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:38.912692
• Title: Deciphering the Definition of Adversarial Robustness for post-hoc OOD Detectors
• Title（参考訳）: ポストホックOOD検出器の逆ロバスト性定義の解読
• Authors: Peter Lorenz, Mario Fernandez, Jens Müller, Ullrich Köthe,
• Abstract要約: 本稿では,16個のポストホック検出器の種々の回避攻撃に対する対向性について検討する。 また、敵の堅牢性に役立つOOD検出器における敵防衛のロードマップについても論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3071458246460095
• License:
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) inputs is critical for safely deploying deep learning models in real-world scenarios. In recent years, many OOD detectors have been developed, and even the benchmarking has been standardized, i.e. OpenOOD. The number of post-hoc detectors is growing fast. They are showing an option to protect a pre-trained classifier against natural distribution shifts and claim to be ready for real-world scenarios. However, its effectiveness in dealing with adversarial examples (AdEx) has been neglected in most studies. In cases where an OOD detector includes AdEx in its experiments, the lack of uniform parameters for AdEx makes it difficult to accurately evaluate the performance of the OOD detector. This paper investigates the adversarial robustness of 16 post-hoc detectors against various evasion attacks. It also discusses a roadmap for adversarial defense in OOD detectors that would help adversarial robustness. We believe that level 1 (AdEx on a unified dataset) should be added to any OOD detector to see the limitations. The last level in the roadmap (defense against adaptive attacks) we added for integrity from an adversarial machine learning (AML) point of view, which we do not believe is the ultimate goal for OOD detectors.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のシナリオでディープラーニングモデルを安全にデプロイするには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットを検出することが重要です。 近年、多くのOOD検出器が開発され、ベンチマークさえ標準化されている。 ポストホック検出器の数は急速に増えている。 彼らは、訓練済みの分類器を自然分布シフトから保護するオプションを示しており、現実のシナリオの準備が整っていると主張している。 しかし、ほとんどの研究で敵例(AdEx)を扱う効果は無視されている。 OOD検出器が実験中にAdExを含む場合、AdExの均一パラメータが欠如しているため、OOD検出器の性能を正確に評価することは困難である。 本稿では,16個のポストホック検出器の種々の回避攻撃に対する対向性について検討する。 また、敵の堅牢性に役立つOOD検出器における敵防衛のロードマップについても論じている。 私たちは、制限を確認するために、レベル1(統合データセット上のAdEx)が任意のOOD検出器に追加されるべきであると考えています。 ロードマップの最後のレベル(アダプティブアタックに対する防御)は、敵機械学習(AML)の観点からの整合性のために追加しました。

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