論文の概要: One Prompt to Verify Your Models: Black-Box Text-to-Image Models Verification via Non-Transferable Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22725v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 06:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:43.061839
• Title: One Prompt to Verify Your Models: Black-Box Text-to-Image Models Verification via Non-Transferable Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: ブラックボックスのテキスト・ツー・イメージモデル検証:非トランスファラブル・アタックによる検証
• Authors: Ji Guo, Wenbo Jiang, Rui Zhang, Guoming Lu, Hongwei Li, Weiren Wu,
• Abstract要約: 我々は,ノントランスファラブル・アドリアック(TVN)によるテキスト・ツー・イメージ・モデル検証という,最初のT2Iモデル検証手法を提案する。 TVNはNon-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)に基づいて、プロンプトのテキストエンコーディングのコサイン類似性を最適化する。 TVNはクローズドセットとオープンセットの両方のシナリオで良好に動作し、90%以上の検証精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.13175737946735
• License:
• Abstract: Recently, the success of Text-to-Image (T2I) models has led to the rise of numerous third-party platforms, which claim to provide cheaper API services and more flexibility in model options. However, this also raises a new security concern: Are these third-party services truly offering the models they claim? To address this problem, we propose the first T2I model verification method named Text-to-Image Model Verification via Non-Transferable Adversarial Attacks (TVN). The non-transferability of adversarial examples means that these examples are only effective on a target model and ineffective on other models, thereby allowing for the verification of the target model. TVN utilizes the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) to optimize the cosine similarity of a prompt's text encoding, generating non-transferable adversarial prompts. By calculating the CLIP-text scores between the non-transferable adversarial prompts without perturbations and the images, we can verify if the model matches the claimed target model, based on a 3-sigma threshold. The experiments showed that TVN performed well in both closed-set and open-set scenarios, achieving a verification accuracy of over 90\%. Moreover, the adversarial prompts generated by TVN significantly reduced the CLIP-text scores of the target model, while having little effect on other models.
• Abstract（参考訳）: 最近、Text-to-Image(T2I)モデルの成功により、多くのサードパーティプラットフォームが台頭し、より安価なAPIサービスを提供し、モデルオプションの柔軟性が向上した。 しかし、これはまた、新たなセキュリティ上の懸念も引き起こす: これらのサードパーティサービスは、彼らが主張するモデルを本当に提供しているのだろうか? この問題に対処するために,ノントランスファラブル・アタック(TVN)によるテキスト・ツー・イメージ・モデル検証という,最初のT2Iモデル検証手法を提案する。 逆例の非伝達性は、これらの例が対象モデルにのみ有効であり、他のモデルに有効でないことを意味するため、対象モデルの検証が可能となる。 TVNはNon-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)を用いてプロンプトのテキストエンコーディングのコサイン類似性を最適化し、非伝達可能な逆プロンプトを生成する。 摂動を伴わない変換不能な逆数プロンプトと画像とのCLIP-textスコアを計算することで,モデルが要求対象モデルと一致するかどうかを3シグマしきい値に基づいて検証できる。 実験の結果,TVNはクローズドセットとオープンセットの両方のシナリオで良好に動作し,90%以上の精度が得られた。 さらに,TVNが生成した逆方向のプロンプトは,他のモデルにはほとんど影響を与えず,対象モデルのCLIPテキストスコアを著しく低減した。

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