論文の概要: Log-normal Mutations and their Use in Detecting Surreptitious Fake Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15119v2
• Date: Wed, 25 Sep 2024 14:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 21:27:33.227373
• Title: Log-normal Mutations and their Use in Detecting Surreptitious Fake Images
• Title（参考訳）: 異常なフェイク画像の検出におけるログ正規変異とその利用
• Authors: Ismail Labiad, Thomas Bäck, Pierre Fernandez, Laurent Najman, Tom Sander, Furong Ye, Mariia Zameshina, Olivier Teytaud,
• Abstract要約: 我々は、一般的なブラックボックス最適化ツール、特にログ正規化アルゴリズムにインスパイアされた他のブラックボックス攻撃について検討する。 偽検知器の攻撃に対数正規法を適用し,攻撃を成功させる。 そして、これらの攻撃と深度検出を組み合わせることで、改良された偽検出装置を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.55405462494569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In many cases, adversarial attacks are based on specialized algorithms specifically dedicated to attacking automatic image classifiers. These algorithms perform well, thanks to an excellent ad hoc distribution of initial attacks. However, these attacks are easily detected due to their specific initial distribution. We therefore consider other black-box attacks, inspired from generic black-box optimization tools, and in particular the log-normal algorithm. We apply the log-normal method to the attack of fake detectors, and get successful attacks: importantly, these attacks are not detected by detectors specialized on classical adversarial attacks. Then, combining these attacks and deep detection, we create improved fake detectors.
• Abstract（参考訳）: 多くの場合、敵対的攻撃は、自動画像分類器の攻撃に特化した特別なアルゴリズムに基づいている。 これらのアルゴリズムは、初期攻撃のアドホックな分布のおかげで、うまく機能する。 しかし、これらの攻撃は特定の初期分布のために容易に検出される。 そこで我々は、一般的なブラックボックス最適化ツール、特にログ正規化アルゴリズムに触発された他のブラックボックス攻撃について検討する。 ここでは, 対数正規法を偽検知器の攻撃に適用し, 攻撃を成功させる。 そして、これらの攻撃と深度検出を組み合わせることで、改良された偽検出装置を作成する。

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