論文の概要: Fast Preemption: Forward-Backward Cascade Learning for Efficient and Transferable Proactive Adversarial Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15524v6
• Date: Thu, 27 Feb 2025 00:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:52:07.694023
• Title: Fast Preemption: Forward-Backward Cascade Learning for Efficient and Transferable Proactive Adversarial Defense
• Title（参考訳）: 高速プリエンプション:効率的かつ伝達可能な対向防御のための前方後方カスケード学習
• Authors: Hanrui Wang, Ching-Chun Chang, Chun-Shien Lu, Isao Echizen,
• Abstract要約: 本稿では,第三者による攻撃前に敵効果を中和する新しい防御法であるFast Preemptionを提案する。 わずか3イテレーションで実行することで、Fast Preemptionは、既存のトレーニング時間、テスト時間、プリエンプティブディフェンスを超えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.252842556505174
• License:
• Abstract: Deep learning has advanced significantly but remains vulnerable to adversarial attacks, compromising its reliability. While conventional defenses typically mitigate perturbations post-attack, few studies explore proactive strategies for preemptive protection. This paper proposes Fast Preemption, a novel defense that neutralizes adversarial effects before third-party attacks. By employing distinct models for input labeling and feature extraction, Fast Preemption enables an efficient, transferable preemptive defense with state-of-the-art robustness across diverse systems. To further enhance efficiency, we introduce a forward-backward cascade learning algorithm that generates protective perturbations, leveraging forward propagation for rapid convergence and iterative backward propagation to mitigate overfitting. Executing in just three iterations, Fast Preemption surpasses existing training-time, test-time, and preemptive defenses. Additionally, we propose the first effective white-box adaptive reversion attack to evaluate the reversibility of preemptive defenses, demonstrating that our approach remains secure unless the backbone model, algorithm, and settings are entirely compromised. This work establishes a new paradigm for proactive adversarial defense.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは大幅に進歩しているが、敵の攻撃に弱いままであり、信頼性を損なう。 従来の防衛は攻撃後の摂動を緩和するが、先制防御のための積極的な戦略を探求する研究はほとんどない。 本稿では,第三者による攻撃前に敵効果を中和する新しい防御法であるFast Preemptionを提案する。 入力ラベリングと特徴抽出の異なるモデルを利用することで、高速プリエンプションは様々なシステムにまたがる最先端の堅牢性を備えた効率的で転送可能なプリエンプティブディフェンスを可能にする。 効率をさらに高めるために,高速収束のための前方伝播と反復後方伝播を利用してオーバーフィッティングを軽減し,保護摂動を生成する前方後向きカスケード学習アルゴリズムを導入する。 わずか3イテレーションで実行することで、Fast Preemptionは、既存のトレーニング時間、テスト時間、プリエンプティブディフェンスを超えます。 さらに,プリエンプティブディフェンスの可逆性を評価し,バックボーンモデル,アルゴリズム,設定が完全に損なわれない限り,我々のアプローチが安全であることを実証するために,最初の効果的なホワイトボックス適応回帰攻撃を提案する。 この研究は、積極的な敵防衛のための新しいパラダイムを確立する。

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