論文の概要: MALT Powers Up Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02240v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:25:45.145289
• Title: MALT Powers Up Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: MALT、敵攻撃に力を入れている
• Authors: Odelia Melamed, Gilad Yehudai, Adi Shamir,
• Abstract要約: 我々は,中規模ニアリニア性仮定に基づく新しい対向的ターゲット手法,textitMALT - メソスコピックニアリニアリティターゲティングを提案する。 我々の攻撃は、標準ベンチマークデータセットCIFAR-100とImageNetにおけるAutoAttackの現在の状況に勝っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.713127192480101
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Current adversarial attacks for multi-class classifiers choose the target class for a given input naively, based on the classifier's confidence levels for various target classes. We present a novel adversarial targeting method, \textit{MALT - Mesoscopic Almost Linearity Targeting}, based on medium-scale almost linearity assumptions. Our attack wins over the current state of the art AutoAttack on the standard benchmark datasets CIFAR-100 and ImageNet and for a variety of robust models. In particular, our attack is \emph{five times faster} than AutoAttack, while successfully matching all of AutoAttack's successes and attacking additional samples that were previously out of reach. We then prove formally and demonstrate empirically that our targeting method, although inspired by linear predictors, also applies to standard non-linear models.
• Abstract（参考訳）: マルチクラス分類器に対する現在の逆攻撃は、様々なターゲットクラスに対する分類器の信頼性レベルに基づいて、与えられた入力に対するターゲットクラスを選択する。 そこで本研究では,中規模ニアリニア性仮定に基づく,新たな対向的ターゲティング手法である \textit{MALT - Mesoscopic almost Linearity Targeting} を提案する。 我々の攻撃は、CIFAR-100とImageNetの標準ベンチマークデータセットと、さまざまな堅牢なモデルに対して、現在の最先端のAutoAttackに勝っている。 特に、私たちの攻撃はAutoAttackよりも高速で、AutoAttackの成功のすべてと一致し、これまで到達できなかった追加のサンプルを攻撃することに成功しました。 次に、線形予測器にインスパイアされたものの、標準非線形モデルにも適用できることを実証的に証明し、実証する。

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