論文の概要: DiffBreak: Is Diffusion-Based Purification Robust?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16598v3
• Date: Fri, 23 May 2025 09:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.687557
• Title: DiffBreak: Is Diffusion-Based Purification Robust?
• Title（参考訳）: DiffBreak: 拡散ベースの浄化ロバストか?
• Authors: Andre Kassis, Urs Hengartner, Yaoliang Yu,
• Abstract要約: 拡散型浄化(DBP)は敵例(AE)に対する防御基盤となっている 我々はこの中核的な主張を反論し、勾配に基づく攻撃が勾配よりもDMを効果的に狙うことを理論的に証明し、DBPの出力は敵の分布と一致させる。 適切な会計基準と再提出リスクにより,DBPは崩壊することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.15955997832192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion-based purification (DBP) has become a cornerstone defense against adversarial examples (AEs), regarded as robust due to its use of diffusion models (DMs) that project AEs onto the natural data manifold. We refute this core claim, theoretically proving that gradient-based attacks effectively target the DM rather than the classifier, causing DBP's outputs to align with adversarial distributions. This prompts a reassessment of DBP's robustness, attributing it to two critical flaws: incorrect gradients and inappropriate evaluation protocols that test only a single random purification of the AE. We show that with proper accounting for stochasticity and resubmission risk, DBP collapses. To support this, we introduce DiffBreak, the first reliable toolkit for differentiation through DBP, eliminating gradient flaws that previously further inflated robustness estimates. We also analyze the current defense scheme used for DBP where classification relies on a single purification, pinpointing its inherent invalidity. We provide a statistically grounded majority-vote (MV) alternative that aggregates predictions across multiple purified copies, showing partial but meaningful robustness gain. We then propose a novel adaptation of an optimization method against deepfake watermarking, crafting systemic perturbations that defeat DBP even under MV, challenging DBP's viability.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく浄化 (DBP) は, AEを自然データ多様体に投影する拡散モデル (DM) の使用により頑健であると考えられる, 敵例 (AEs) に対する防御基盤となっている。 我々はこの中核的主張に反論し、勾配に基づく攻撃が分類器よりもDMを効果的に狙うことを理論的に証明し、DBPの出力は逆分布と整合する。 これにより、DBPのロバスト性の再評価が促され、不正な勾配と、AEの1つのランダムな浄化のみをテストする不適切な評価プロトコルという、2つの重大な欠陥に繋がる。 確率性と再帰リスクの適切な会計を行うことで,DBPは崩壊することを示す。 DiffBreakはDBPによる差別化のための最初の信頼性の高いツールキットであり、以前より膨らませられたロバストネス推定の勾配欠陥を排除している。 また,DBPの分類が単一精製に依存している現在の防御方式を解析し,その固有の無効性を指摘した。 我々は,複数の純正コピーにまたがって予測を集約し,部分的かつ有意義なロバスト性向上を示す,統計的に基底化された多数決投票(MV)代替手段を提供する。 そこで我々は,MV下においてもDBPを倒すようなシステム的摂動を創り出すディープフェイク透かしに対する最適化手法を新たに提案し,DBPの生存可能性に挑戦する。

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