論文の概要: DiffPAD: Denoising Diffusion-based Adversarial Patch Decontamination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24006v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 14:58:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:50.261209
• Title: DiffPAD: Denoising Diffusion-based Adversarial Patch Decontamination
• Title（参考訳）: DiffPAD:拡散に基づく逆パッチ除去
• Authors: Jia Fu, Xiao Zhang, Sepideh Pashami, Fatemeh Rahimian, Anders Holst,
• Abstract要約: DiffPADは、拡散モデルのパワーを利用した新しいフレームワークである。 我々は,DiffPADがパッチ攻撃に対する最先端の敵対的堅牢性を達成し,パッチ残余を伴わない自然像の回復に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7254228484416325
• License:
• Abstract: In the ever-evolving adversarial machine learning landscape, developing effective defenses against patch attacks has become a critical challenge, necessitating reliable solutions to safeguard real-world AI systems. Although diffusion models have shown remarkable capacity in image synthesis and have been recently utilized to counter $\ell_p$-norm bounded attacks, their potential in mitigating localized patch attacks remains largely underexplored. In this work, we propose DiffPAD, a novel framework that harnesses the power of diffusion models for adversarial patch decontamination. DiffPAD first performs super-resolution restoration on downsampled input images, then adopts binarization, dynamic thresholding scheme and sliding window for effective localization of adversarial patches. Such a design is inspired by the theoretically derived correlation between patch size and diffusion restoration error that is generalized across diverse patch attack scenarios. Finally, DiffPAD applies inpainting techniques to the original input images with the estimated patch region being masked. By integrating closed-form solutions for super-resolution restoration and image inpainting into the conditional reverse sampling process of a pre-trained diffusion model, DiffPAD obviates the need for text guidance or fine-tuning. Through comprehensive experiments, we demonstrate that DiffPAD not only achieves state-of-the-art adversarial robustness against patch attacks but also excels in recovering naturalistic images without patch remnants. The source code is available at https://github.com/JasonFu1998/DiffPAD.
• Abstract（参考訳）: 進化を続ける敵対的機械学習の世界では、パッチ攻撃に対する効果的な防御を開発することが重要な課題となり、現実のAIシステムを保護するための信頼性の高いソリューションを必要としている。 拡散モデルは画像合成において顕著な能力を示しており、最近は$$\ell_p$-normの有界攻撃に対抗するために利用されているが、局所的なパッチ攻撃を緩和する可能性はほとんど探索されていない。 本研究では,逆パッチ除去のための拡散モデルのパワーを利用する新しいフレームワークであるDiffPADを提案する。 DiffPADはまず、ダウンサンプリングされた入力画像の超解像復元を行い、二項化、動的しきい値設定、スライディングウィンドウを採用して、対向パッチの効果的な位置決めを行う。 このような設計は、様々なパッチ攻撃シナリオで一般化されるパッチサイズと拡散復元誤差の理論的に導出された相関から着想を得ている。 最後に、DiffPADは、推定パッチ領域をマスクした元の入力画像に塗装技術を適用する。 DiffPADは、超解像復元のための閉形式解と、事前訓練された拡散モデルの条件逆サンプリングプロセスに塗装することで、テキストガイダンスや微調整の必要性を回避できる。 包括的実験により,DiffPADはパッチ攻撃に対する最先端の敵対的堅牢性を達成するだけでなく,パッチ残差のない自然像の復元にも優れることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/JasonFu1998/DiffPAD.comで入手できる。

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