論文の概要: Adversarial Attacks of Vision Tasks in the Past 10 Years: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23687v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:22:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:10.391301
• Title: Adversarial Attacks of Vision Tasks in the Past 10 Years: A Survey
• Title（参考訳）: 過去10年間の視覚課題の敵対的攻撃:調査
• Authors: Chiyu Zhang, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Zhe Liu, Lu Zhou,
• Abstract要約: 敵対的攻撃は、機械学習推論中に重大なセキュリティ脅威を引き起こす。 既存のレビューは、しばしば攻撃分類に焦点を合わせ、包括的で詳細な分析を欠いている。 本稿は、従来のLVLM攻撃とLVLM攻撃の包括的概要を提供することによって、これらのギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.4046846701173
• License:
• Abstract: Adversarial attacks, which manipulate input data to undermine model availability and integrity, pose significant security threats during machine learning inference. With the advent of Large Vision-Language Models (LVLMs), new attack vectors, such as cognitive bias, prompt injection, and jailbreak techniques, have emerged. Understanding these attacks is crucial for developing more robust systems and demystifying the inner workings of neural networks. However, existing reviews often focus on attack classifications and lack comprehensive, in-depth analysis. The research community currently needs: 1) unified insights into adversariality, transferability, and generalization; 2) detailed evaluations of existing methods; 3) motivation-driven attack categorizations; and 4) an integrated perspective on both traditional and LVLM attacks. This article addresses these gaps by offering a thorough summary of traditional and LVLM adversarial attacks, emphasizing their connections and distinctions, and providing actionable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: モデル可用性と整合性を損なうために入力データを操作している敵攻撃は、機械学習推論中に重大なセキュリティ脅威を引き起こす。 LVLM(Large Vision-Language Models)の出現に伴い、認知バイアス、即発注射、脱獄技術といった新たな攻撃ベクトルが出現した。 これらの攻撃を理解することは、より堅牢なシステムを開発し、ニューラルネットワークの内部動作を不安定化するために不可欠である。 しかし、既存のレビューは攻撃分類に重点を置いており、包括的で詳細な分析を欠いている。 現在、研究コミュニティは以下の通りである。 1) 敵意,伝達可能性及び一般化に関する統一された洞察 2) 既存手法の詳細な評価 3)モチベーション駆動型攻撃分類,及び 4)従来のLVLM攻撃とLVLM攻撃を総合的に検討した。 本稿は、従来のLVLM攻撃とLVLM攻撃の包括的概要を提供し、それらの関係と区別を強調し、将来の研究に実用的な洞察を提供することによって、これらのギャップに対処する。

関連論文リスト

• Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
  生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。 新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。 レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。 この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z)
• Black-box Adversarial Transferability: An Empirical Study in Cybersecurity Perspective [0.0]
  敵対的機械学習では、悪意のあるユーザは、トレーニングまたはテストフェーズ中に、相手の摂動入力をモデルに挿入することで、ディープラーニングモデルを騙そうとします。 サイバー攻撃検知システムにおけるブラックボックスの逆転現象を実証的に検証する。 その結果,攻撃者が対象モデルの内部情報にアクセスできなくても,どんなディープラーニングモデルでも敵攻撃に強い影響を受けやすいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T06:56:28Z)
• On the Difficulty of Defending Contrastive Learning against Backdoor Attacks [58.824074124014224]
  バックドア攻撃が、特有のメカニズムによってどのように動作するかを示す。 本研究は, 対照的なバックドア攻撃の特異性に合わせて, 防御の必要性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:54:52Z)
• A Survey on Transferability of Adversarial Examples across Deep Neural Networks [53.04734042366312]
  逆の例では、機械学習モデルを操作して誤った予測を行うことができます。 敵の例の転送可能性により、ターゲットモデルの詳細な知識を回避できるブラックボックス攻撃が可能となる。 本研究は, 対角移動可能性の展望を考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:45:26Z)
• Investigating Human-Identifiable Features Hidden in Adversarial Perturbations [54.39726653562144]
  我々の研究では、最大5つの攻撃アルゴリズムを3つのデータセットにわたって探索する。 対人摂動における人間の識別可能な特徴を同定する。 画素レベルのアノテーションを用いて、そのような特徴を抽出し、ターゲットモデルに妥協する能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T22:31:29Z)
• Physical Adversarial Attacks For Camera-based Smart Systems: Current Trends, Categorization, Applications, Research Challenges, and Future Outlook [2.1771693754641013]
  本研究の目的は,身体的敵意攻撃の概念を深く理解し,その特徴を分析し,特徴を識別することである。 本稿では, 対象タスクに応じて異なるアプリケーションで分類した, 様々な物理的敵攻撃手法について検討する。 本研究は,これらの攻撃手法の有効性,ステルス性,ロバスト性の観点から評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T15:02:19Z)
• Adversarial Evasion Attacks Practicality in Networks: Testing the Impact of Dynamic Learning [1.6574413179773757]
  敵攻撃は、MLモデルを騙して欠陥予測を生成することを目的としている。 敵攻撃はMLベースのNIDSを妥協する。 本実験は, 対人訓練を伴わない継続的再訓練は, 対人攻撃の有効性を低下させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:32:08Z)
• How Deep Learning Sees the World: A Survey on Adversarial Attacks & Defenses [0.0]
  本稿では、攻撃能力によってグループ化された最新の敵攻撃と、防御戦略によってクラスタ化された現代の防御をコンパイルする。 また、視覚変換器に関する新たな進歩を提示し、敵対的設定の文脈で使用されるデータセットとメトリクスを要約し、異なる攻撃下での最先端の結果を比較し、オープンな問題の特定で終了する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T10:33:28Z)
• Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A Contemporary Survey [114.17568992164303]
  機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。 本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。 検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T04:19:31Z)
• Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.38113802311365]
  本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。 本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。 提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T01:59:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。