論文の概要: Pulling Back the Curtain: Unsupervised Adversarial Detection via Contrastive Auxiliary Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09110v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 09:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:22.136331
• Title: Pulling Back the Curtain: Unsupervised Adversarial Detection via Contrastive Auxiliary Networks
• Title（参考訳）: カーテンを巻き戻す:コントラスト補助ネットワークによる教師なしの敵検出
• Authors: Eylon Mizrahi, Raz Lapid, Moshe Sipper,
• Abstract要約: 本稿では,補助的特徴表現内での敵対行動を明らかにするために,補助的コントラストネットワーク(U-CAN)による教師なし敵検出を提案する。 本手法は、既存の非教師付き対向検出手法を超越し、4つの異なる攻撃方法に対して優れたF1スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep learning models are widely employed in safety-critical applications yet remain susceptible to adversarial attacks -- imperceptible perturbations that can significantly degrade model performance. Conventional defense mechanisms predominantly focus on either enhancing model robustness or detecting adversarial inputs independently. In this work, we propose an Unsupervised adversarial detection via Contrastive Auxiliary Networks (U-CAN) to uncover adversarial behavior within auxiliary feature representations, without the need for adversarial examples. U-CAN is embedded within selected intermediate layers of the target model. These auxiliary networks, comprising projection layers and ArcFace-based linear layers, refine feature representations to more effectively distinguish between benign and adversarial inputs. Comprehensive experiments across multiple datasets (CIFAR-10, Mammals, and a subset of ImageNet) and architectures (ResNet-50, VGG-16, and ViT) demonstrate that our method surpasses existing unsupervised adversarial detection techniques, achieving superior F1 scores against four distinct attack methods. The proposed framework provides a scalable and effective solution for enhancing the security and reliability of deep learning systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、安全クリティカルなアプリケーションに広く採用されているが、敵攻撃の影響を受けやすいままである。 従来の防御機構は、モデルロバスト性を高めるか、敵の入力を独立して検出するかに重点を置いている。 本研究では,比較補助補助ネットワーク(U-CAN, Contrastive Auxiliary Networks)を用いた教師なし逆方向検出手法を提案する。 U-CANは、ターゲットモデルの選択された中間層に埋め込まれる。 これらの補助ネットワークはプロジェクション層とArcFaceベースの線形層から構成され、特徴表現を洗練し、良性入力と逆性入力をより効果的に区別する。 複数のデータセット (CIFAR-10, Mammals, およびImageNetのサブセット) とアーキテクチャ (ResNet-50, VGG-16, ViT) にまたがる総合的な実験により, 本手法が既存の教師なし敵検出技術を超え, 4つの異なる攻撃手法に対して優れたF1スコアを達成できることが実証された。 提案するフレームワークは,ディープラーニングシステムのセキュリティと信頼性を高めるための,スケーラブルで効果的なソリューションを提供する。

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