論文の概要: Quaternion-Hadamard Network: A Novel Defense Against Adversarial Attacks with a New Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10452v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 00:13:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:48.722084
• Title: Quaternion-Hadamard Network: A Novel Defense Against Adversarial Attacks with a New Dataset
• Title（参考訳）: Quaternion-Hadamard Network: 新たなデータセットによる敵攻撃に対する新たな防御
• Authors: Vladimir Frants, Sos Agaian,
• Abstract要約: 本稿では,悪天候下での降雪・除雪のために設計された深層学習モデルの脆弱性に対処する。 本稿では,第4次アダマールネットワーク(QHNet)を用いた1次ホワイトボックス攻撃に対するモデルに依存しない防御法を提案する。 QHNetは、これらのブロックをエンコーダ・デコーダアーキテクチャに組み込み、機能改善によって強化され、対向ノイズを効果的に中和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper addresses the vulnerability of deep-learning models designed for rain, snow, and haze removal. Despite enhancing image quality in adverse weather, these models are susceptible to adversarial attacks that compromise their effectiveness. Traditional defenses such as adversarial training and model distillation often require extensive retraining, making them costly and impractical for real-world deployment. While denoising and super-resolution techniques can aid image classification models, they impose high computational demands and introduce visual artifacts that hinder image processing tasks. We propose a model-agnostic defense against first-order white-box adversarial attacks using the Quaternion-Hadamard Network (QHNet) to tackle these challenges. White-box attacks are particularly difficult to defend against since attackers have full access to the model's architecture, weights, and training procedures. Our defense introduces the Quaternion Hadamard Denoising Convolutional Block (QHDCB) and the Quaternion Denoising Residual Block (QDRB), leveraging polynomial thresholding. QHNet incorporates these blocks within an encoder-decoder architecture, enhanced by feature refinement, to effectively neutralize adversarial noise. Additionally, we introduce the Adversarial Weather Conditions Vision Dataset (AWCVD), created by applying first-order gradient attacks on state-of-the-art weather removal techniques in scenarios involving haze, rain streaks, and snow. Using PSNR and SSIM metrics, we demonstrate that QHNet significantly enhances the robustness of low-level computer vision models against adversarial attacks compared with state-of-the-art denoising and super-resolution techniques. The source code and dataset will be released alongside the final version of this paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,降雨,雪,ヘイズ除去のために設計されたディープラーニングモデルの脆弱性に対処する。 悪天候下では画質が向上するが、これらのモデルはその効果を損なう敵攻撃の影響を受けやすい。 敵の訓練やモデル蒸留のような伝統的な防衛は、しばしば大規模な再訓練を必要とし、現実の展開には費用がかかり実用的ではない。 デノイングと超高解像度技術は画像分類モデルに役立つが、高い計算要求を課し、画像処理タスクを妨げる視覚的アーティファクトを導入する。 本稿では,これらの課題に対処するために,Queternion-Hadamard Network (QHNet) を用いた一階のホワイトボックス攻撃に対するモデルに依存しない防御法を提案する。 ホワイトボックス攻撃は、攻撃者がモデルのアーキテクチャ、重み、訓練手順に完全にアクセスできるため、特に防御が難しい。 本稿では,QHDCB(Queternion Hadamard Denoising Convolutional Block)とQDRB(Queternion Denoising Residual Block)を導入する。 QHNetは、これらのブロックをエンコーダ・デコーダアーキテクチャに組み込み、機能改善によって強化され、対向ノイズを効果的に中和する。 さらに,干ばつ,雨天,雪などのシナリオにおいて,最先端の気象除去技術に一階勾配攻撃を適用して作成した,逆向き気象予報データセット(Adversarial Weather Conditions Vision Dataset, AWCVD)を紹介する。 PSNRとSSIMのメトリクスを用いて、QHNetは、最先端のデノゲーション技術や超高解像度技術と比較して、敵攻撃に対する低レベルコンピュータビジョンモデルの堅牢性を大幅に向上することを示した。 ソースコードとデータセットは、この論文の最終バージョンと一緒にリリースされます。

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