論文の概要: Alignment and Adversarial Robustness: Are More Human-Like Models More Secure?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12377v2
• Date: Mon, 14 Jul 2025 17:15:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:06.84808
• Title: Alignment and Adversarial Robustness: Are More Human-Like Models More Secure?
• Title（参考訳）: アライメントと敵対的ロバスト性: 人間のようなモデルはもっと安全か?
• Authors: Blaine Hoak, Kunyang Li, Patrick McDaniel,
• Abstract要約: 本研究では,大規模な実験分析を行い,表現的アライメントと対向的ロバスト性の関係について検討する。 その結果, 平均アライメントとロバストネスの相関は弱いが, 特定のアライメントベンチマークは, 対角ロバストネスの強い予測因子となることがわかった。 これらの結果は、アライメントの異なる形態がモデル堅牢性において異なる役割を担っていることを示唆し、アライメント駆動のアプローチをどのように活用してよりセキュアで知覚的な視覚モデルを構築するかをさらに調査する動機となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5228303963685366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A small but growing body of work has shown that machine learning models which better align with human vision have also exhibited higher robustness to adversarial examples, raising the question: can human-like perception make models more secure? If true generally, such mechanisms would offer new avenues toward robustness. In this work, we conduct a large-scale empirical analysis to systematically investigate the relationship between representational alignment and adversarial robustness. We evaluate 114 models spanning diverse architectures and training paradigms, measuring their neural and behavioral alignment and engineering task performance across 105 benchmarks as well as their adversarial robustness via AutoAttack. Our findings reveal that while average alignment and robustness exhibit a weak overall correlation, specific alignment benchmarks serve as strong predictors of adversarial robustness, particularly those that measure selectivity toward texture or shape. These results suggest that different forms of alignment play distinct roles in model robustness, motivating further investigation into how alignment-driven approaches can be leveraged to build more secure and perceptually-grounded vision models.
• Abstract（参考訳）: 人間のビジョンとよりよく整合した機械学習モデルは、敵の例に対して高い堅牢性を示しており、その疑問を提起している。 もし一般的にそうなら、そのようなメカニズムは堅牢性に対する新たな道を提供するだろう。 本研究では,大規模な実験分析を行い,表現的アライメントと対向的ロバスト性の関係を体系的に検討する。 我々は、さまざまなアーキテクチャとトレーニングパラダイムにまたがる114のモデルを評価し、105のベンチマークでその神経的および行動的アライメントとエンジニアリングタスクのパフォーマンスを測定し、AutoAttackを介して敵のロバスト性を評価する。 平均アライメントとロバスト性は全体の相関関係が弱いが、特定のアライメントベンチマークは、特にテクスチャや形状に対する選択性を測定するような、反対ロバスト性の強い予測因子として機能する。 これらの結果は、アライメントの異なる形態がモデル堅牢性において異なる役割を担っていることを示唆し、アライメント駆動のアプローチをどのように活用してよりセキュアで知覚的な視覚モデルを構築するかをさらに調査する動機となっている。

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