論文の概要: Variational Randomized Smoothing for Sample-Wise Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11844v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 15:25:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 14:13:22.140182
• Title: Variational Randomized Smoothing for Sample-Wise Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: サンプル幅逆ロバスト性に対する変分ランダム化平滑化法
• Authors: Ryo Hase, Ye Wang, Toshiaki Koike-Akino, Jing Liu, Kieran Parsons,
• Abstract要約: 本稿では,ノイズレベルセレクタを導入し,各入力に適したサンプルごとのノイズレベルを用いた新しい変分フレームワークを提案する。 実験の結果,敵攻撃に対する経験的堅牢性の向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.455543308060196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized smoothing is a defensive technique to achieve enhanced robustness against adversarial examples which are small input perturbations that degrade the performance of neural network models. Conventional randomized smoothing adds random noise with a fixed noise level for every input sample to smooth out adversarial perturbations. This paper proposes a new variational framework that uses a per-sample noise level suitable for each input by introducing a noise level selector. Our experimental results demonstrate enhancement of empirical robustness against adversarial attacks. We also provide and analyze the certified robustness for our sample-wise smoothing method.
• Abstract（参考訳）: ランダムな平滑化は、ニューラルネットワークモデルの性能を低下させる小さな入力摂動である敵の例に対する強靭性を達成するための防御手法である。 従来のランダム化スムーシングでは、各入力サンプルに対してノイズレベルが固定されたランダムノイズを加えて、逆方向の摂動をスムースにする。 本稿では,ノイズレベルセレクタを導入し,各入力に適したサンプルごとのノイズレベルを用いた新しい変分フレームワークを提案する。 実験の結果,敵攻撃に対する経験的堅牢性の向上が示された。 また, 試料単位の平滑化法に対して, 信頼性の高いロバスト性を提供し, 解析する。

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