Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instant Adversarial Purification with Adversarial Consistency Distillation

論文の概要: Instant Adversarial Purification with Adversarial Consistency Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17064v3
Date: Fri, 21 Mar 2025 13:58:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-24 14:54:44.753633
Title: Instant Adversarial Purification with Adversarial Consistency Distillation
Title（参考訳）: 対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳対訳
Authors: Chun Tong Lei, Hon Ming Yam, Zhongliang Guo, Yifei Qian, Chun Pong Lau,
Abstract要約: One Step Control Purification (OSCP) は、単一の神経機能評価において頑健な敵の浄化を実現する新しい防御フレームワークである。 ImageNetの実験結果はOSCPの優れた性能を示し、74.19%の防衛成功率を達成し、純度は0.1秒に過ぎなかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3165428727965363
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Abstract: Neural networks have revolutionized numerous fields with their exceptional performance, yet they remain susceptible to adversarial attacks through subtle perturbations. While diffusion-based purification methods like DiffPure offer promising defense mechanisms, their computational overhead presents a significant practical limitation. In this paper, we introduce One Step Control Purification (OSCP), a novel defense framework that achieves robust adversarial purification in a single Neural Function Evaluation (NFE) within diffusion models. We propose Gaussian Adversarial Noise Distillation (GAND) as the distillation objective and Controlled Adversarial Purification (CAP) as the inference pipeline, which makes OSCP demonstrate remarkable efficiency while maintaining defense efficacy. Our proposed GAND addresses a fundamental tension between consistency distillation and adversarial perturbation, bridging the gap between natural and adversarial manifolds in the latent space, while remaining computationally efficient through Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods such as LoRA, eliminating the high computational budget request from full parameter fine-tuning. The CAP guides the purification process through the unlearnable edge detection operator calculated by the input image as an extra prompt, effectively preventing the purified images from deviating from their original appearance when large purification steps are used. Our experimental results on ImageNet showcase OSCP's superior performance, achieving a 74.19% defense success rate with merely 0.1s per purification -- a 100-fold speedup compared to conventional approaches.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはその例外的な性能で多くの分野に革命をもたらしたが、微妙な摂動によって敵の攻撃を受けやすいままである。 DiffPureのような拡散処理による浄化手法は防御機構を期待できるが、その計算オーバーヘッドは重大な実用的限界を示す。本稿では,拡散モデル内の単一神経機能評価(NFE)において,堅牢な対向的浄化を実現する新しい防御フレームワークであるOne Step Control Purification(OSCP)を紹介する。本稿では, 蒸留目的としてガウス適応ノイズ蒸留(GAND), 推論パイプラインとして制御逆浄化(CAP)を提案し, 防御効果を維持しながらOSCPが顕著な効率性を示した。提案したGANDは,LRAのようなパラメータ効率のよい細調整(PEFT)手法により計算効率を保ちながら,不整合蒸留と逆方向の摂動の基本的な張力に対処し,全パラメータの微調整から高い計算予算要求を排除した。 CAPは、入力画像によって算出された未開きエッジ検出演算子を介して、余分なプロンプトとして浄化過程を導出し、大きな浄化工程を使用する場合に、精製された画像が元の外観から逸脱することを効果的に防止する。 ImageNetの実験結果は、OSCPの優れた性能を示し、74.19%の防衛成功率、精製当たり0.1秒という従来のアプローチと比べて100倍のスピードアップを達成した。

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