論文の概要: Test-time Adversarial Defense with Opposite Adversarial Path and High Attack Time Cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16805v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 08:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:32.724880
• Title: Test-time Adversarial Defense with Opposite Adversarial Path and High Attack Time Cost
• Title（参考訳）: 対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数
• Authors: Cheng-Han Yeh, Kuanchun Yu, Chun-Shien Lu,
• Abstract要約: 対向対向経路(OAP)に沿った拡散に基づく新しい対向防御法について検討する。 我々は、敵攻撃に抵抗するために、事前訓練されたモデルに差し込むことができる浄化器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.197034517903854
• License:
• Abstract: Deep learning models are known to be vulnerable to adversarial attacks by injecting sophisticated designed perturbations to input data. Training-time defenses still exhibit a significant performance gap between natural accuracy and robust accuracy. In this paper, we investigate a new test-time adversarial defense method via diffusion-based recovery along opposite adversarial paths (OAPs). We present a purifier that can be plugged into a pre-trained model to resist adversarial attacks. Different from prior arts, the key idea is excessive denoising or purification by integrating the opposite adversarial direction with reverse diffusion to push the input image further toward the opposite adversarial direction. For the first time, we also exemplify the pitfall of conducting AutoAttack (Rand) for diffusion-based defense methods. Through the lens of time complexity, we examine the trade-off between the effectiveness of adaptive attack and its computation complexity against our defense. Experimental evaluation along with time cost analysis verifies the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、データ入力に洗練された設計の摂動を注入することで、敵の攻撃に弱いことが知られている。 訓練時の防御は、自然な精度と堅牢な精度の間に大きな性能差がある。 本稿では,対向対向対向経路(OAP)に沿って拡散型回復による新しい対向防御手法について検討する。 我々は、敵攻撃に抵抗するために、事前訓練されたモデルに差し込むことができる浄化器を提案する。 従来の芸術とは違って、反対対向方向と逆拡散を融合して、入力画像を反対対向方向に向けて押し上げることで、鍵となるアイデアは過度な妄想または浄化である。 また,拡散型防御法においてAutoAttack(Rand)を実施した場合の落とし穴を初めて例示する。 時間的複雑性のレンズを通して、適応攻撃の有効性と、我々の防衛に対する計算複雑性とのトレードオフを検討する。 提案手法の有効性を時間的コスト解析とともに検証した。

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