論文の概要: Efficient and Effective Universal Adversarial Attack against Vision-Language Pre-training Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11639v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:29:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:09.180205
• Title: Efficient and Effective Universal Adversarial Attack against Vision-Language Pre-training Models
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージ事前学習モデルに対する効率的かつ効果的なユニバーサル・ディバイザ・アタック
• Authors: Fan Yang, Yihao Huang, Kailong Wang, Ling Shi, Geguang Pu, Yang Liu, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 非普遍的敵攻撃は、多くの場合、データインスタンス当たりの計算要求が高いため、リアルタイムオンラインアプリケーションでは実用的ではない。 DO-UAPと呼ばれる直接最適化に基づくUAPアプローチを提案し、高い攻撃性能を維持しながら資源消費を大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.828324088905772
• License:
• Abstract: Vision-language pre-training (VLP) models, trained on large-scale image-text pairs, have become widely used across a variety of downstream vision-and-language (V+L) tasks. This widespread adoption raises concerns about their vulnerability to adversarial attacks. Non-universal adversarial attacks, while effective, are often impractical for real-time online applications due to their high computational demands per data instance. Recently, universal adversarial perturbations (UAPs) have been introduced as a solution, but existing generator-based UAP methods are significantly time-consuming. To overcome the limitation, we propose a direct optimization-based UAP approach, termed DO-UAP, which significantly reduces resource consumption while maintaining high attack performance. Specifically, we explore the necessity of multimodal loss design and introduce a useful data augmentation strategy. Extensive experiments conducted on three benchmark VLP datasets, six popular VLP models, and three classical downstream tasks demonstrate the efficiency and effectiveness of DO-UAP. Specifically, our approach drastically decreases the time consumption by 23-fold while achieving a better attack performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模画像テキストペアで訓練された視覚言語事前学習(VLP)モデルは、様々な下流視覚言語(V+L)タスクで広く利用されている。 この普及により、敵の攻撃に対する脆弱性に対する懸念が高まる。 非普遍的敵攻撃は、有効ではあるが、多くの場合、データインスタンス当たりの高い計算要求のため、リアルタイムオンラインアプリケーションには実用的ではない。 近年,UAP(Universal Adversarial Perturbations)が解法として導入されているが,既存のジェネレータベースのUAP手法は時間を要する。 この制限を克服するため,DO-UAPと呼ばれる直接最適化に基づくUAPアプローチを提案し,高い攻撃性能を維持しながら資源消費を大幅に削減する。 具体的には、マルチモーダル損失設計の必要性について検討し、有用なデータ拡張戦略を導入する。 3つのベンチマークVLPデータセット、6つの人気のあるVLPモデル、そして3つの古典的な下流タスクで実施された大規模な実験は、DO-UAPの有効性と有効性を示している。 具体的には,攻撃性能の向上を図りながら,23倍の時間消費を劇的に削減する。

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