論文の概要: Gradient-Free Adversarial Purification with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13336v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 02:34:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:57:27.745352
• Title: Gradient-Free Adversarial Purification with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによるグラディエントフリー逆流浄化
• Authors: Xuelong Dai, Dong Wang, Duan Mingxing, Bin Xiao,
• Abstract要約: 敵の訓練と敵の浄化は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を高める効果的な方法である。 本稿では,摂動と非拘束の両敵攻撃を効果的かつ効果的に防御する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.917491144598575
• License:
• Abstract: Adversarial training and adversarial purification are two effective and practical defense methods to enhance a model's robustness against adversarial attacks. However, adversarial training necessitates additional training, while adversarial purification suffers from low time efficiency. More critically, current defenses are designed under the perturbation-based adversarial threat model, which is ineffective against the recently proposed unrestricted adversarial attacks. In this paper, we propose an effective and efficient adversarial defense method that counters both perturbation-based and unrestricted adversarial attacks. Our defense is inspired by the observation that adversarial attacks are typically located near the decision boundary and are sensitive to pixel changes. To address this, we introduce adversarial anti-aliasing to mitigate adversarial modifications. Additionally, we propose adversarial super-resolution, which leverages prior knowledge from clean datasets to benignly recover images. These approaches do not require additional training and are computationally efficient without calculating gradients. Extensive experiments against both perturbation-based and unrestricted adversarial attacks demonstrate that our defense method outperforms state-of-the-art adversarial purification methods.
• Abstract（参考訳）: 敵の訓練と敵の浄化は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を高めるための2つの効果的かつ実践的な防御方法である。 しかし、対人訓練は追加の訓練を必要とし、対人浄化は低時間の効率に悩まされる。 より重要なことに、現在の防御は摂動に基づく敵の脅威モデルの下で設計されており、これは最近提案された非制限の敵の攻撃に対して効果がない。 本稿では,摂動と非拘束の両敵攻撃を効果的かつ効果的に防御する手法を提案する。 我々の防衛は、通常、敵の攻撃は決定境界付近にあり、ピクセルの変化に敏感である、という観察にインスパイアされている。 この問題に対処するために, 対向的対向的アンチエイリアスを導入し, 対向的修正を緩和する。 さらに、クリーンデータセットからの事前知識を活用して画像の鮮明な復元を行う逆超解法を提案する。 これらの手法は追加の訓練を必要とせず、勾配を計算せずに計算的に効率的である。 摂動型および非拘束型両敵攻撃に対する広範囲な実験により, 防御法が最先端の対向浄化法より優れていることが示された。

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