論文の概要: Enhancing Output Diversity Improves Conjugate Gradient-based Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03972v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 07:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 17:39:48.444447
• Title: Enhancing Output Diversity Improves Conjugate Gradient-based Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 出力の多様性を高めることで、共役的なグラディエントベースの敵攻撃が改善
• Authors: Keiichiro Yamamura, Issa Oe, Hiroki Ishikura, Katsuki Fujisawa,
• Abstract要約: 本研究では,共役勾配法に着想を得た自動共役勾配(ACG)攻撃に焦点を当てた。 本稿では2つの連続する探索点間の距離に大きく影響する2つのコンポーネントを自動的に修正するRescaling-ACG(ReACG)を提案する。 実験結果から、2つの連続した探索点間の距離が出力の多様性を高め、新たな攻撃を発生させる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4374097382908477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples, and adversarial attacks that generate adversarial examples have been studied in this context. Existing studies imply that increasing the diversity of model outputs contributes to improving the attack performance. This study focuses on the Auto Conjugate Gradient (ACG) attack, which is inspired by the conjugate gradient method and has a high diversification performance. We hypothesized that increasing the distance between two consecutive search points would enhance the output diversity. To test our hypothesis, we propose Rescaling-ACG (ReACG), which automatically modifies the two components that significantly affect the distance between two consecutive search points, including the search direction and step size. ReACG showed higher attack performance than that of ACG, and is particularly effective for ImageNet models with several classification classes. Experimental results show that the distance between two consecutive search points enhances the output diversity and may help develop new potent attacks. The code is available at \url{https://github.com/yamamura-k/ReACG}
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは敵の例に対して脆弱であり、敵の例を生成する敵攻撃はこの文脈で研究されている。 既存の研究は、モデル出力の多様性の増大が攻撃性能の向上に寄与していることを示唆している。 本研究は,共役勾配法にインスパイアされた自動共役勾配(ACG)攻撃に焦点をあてる。 2つの連続探索点間の距離を増大させると出力の多様性が増すという仮説を立てた。 提案するRescaling-ACG(Rescaling-ACG)は,探索方向とステップサイズを含む2つの連続探索点間の距離に大きく影響する2つのコンポーネントを自動的に修正する。 ReACGはACGよりも高い攻撃性能を示し、特にいくつかの分類クラスを持つImageNetモデルに有効である。 実験結果から、2つの連続した探索点間の距離が出力の多様性を高め、新たな攻撃を発生させる可能性が示唆された。 コードは \url{https://github.com/yamamura-k/ReACG} で公開されている。

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