論文の概要: Data-free Universal Adversarial Perturbation with Pseudo-semantic Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21048v1
- Date: Fri, 28 Feb 2025 13:41:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:41:47.690102
- Title: Data-free Universal Adversarial Perturbation with Pseudo-semantic Prior
- Title（参考訳）: Pseudo-semantic Prior を用いたデータ自由な普遍的摂動
- Authors: Chanhui Lee, Yeonghwan Song, Jeany Son,
- Abstract要約: Data-free Universal Adversarial Perturbation (UAP) は、画像に依存しない敵攻撃である。
疑似セマンティックな先行データを生成する新しいデータフリーユニバーサルアタック手法を提案する。
提案手法は, 平均的な不正行為率における最先端のパフォーマンスを, 実質的なマージンで達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3012765978447565
- License:
- Abstract: Data-free Universal Adversarial Perturbation (UAP) is an image-agnostic adversarial attack that deceives deep neural networks using a single perturbation generated solely from random noise, without any data priors. However, traditional data-free UAP methods often suffer from limited transferability due to the absence of semantic information in random noise. To address this, we propose a novel data-free universal attack approach that generates a pseudo-semantic prior recursively from the UAPs, enriching semantic contents within the data-free UAP framework. Our method is based on the observation that UAPs inherently contain latent semantic information, enabling the generated UAP to act as an alternative data prior, by capturing a diverse range of semantics through region sampling. We further introduce a sample reweighting technique to emphasize hard examples by focusing on samples that are less affected by the UAP. By leveraging the semantic information from the pseudo-semantic prior, we also incorporate input transformations, typically ineffective in data-free UAPs due to the lack of semantic content in random priors, to boost black-box transferability. Comprehensive experiments on ImageNet show that our method achieves state-of-the-art performance in average fooling rate by a substantial margin, significantly improves attack transferability across various CNN architectures compared to existing data-free UAP methods, and even surpasses data-dependent UAP methods.
- Abstract（参考訳）: Data-free Universal Adversarial Perturbation (UAP) は、データ前処理なしでランダムノイズのみから生成された単一の摂動を用いて、ディープニューラルネットワークを騙すイメージ非依存の敵攻撃である。
しかし、従来のデータフリーなUAP手法は、ランダムノイズのセマンティック情報が欠如しているため、限られた転送性に悩まされることが多い。
そこで本研究では,データフリーなUAPフレームワーク内でのセマンティックな内容の強化により,UAPから擬似セマンティックな事前帰納的生成を実現する,新しいデータフリーなユニバーサルアタック手法を提案する。
提案手法は,UAPが本質的に潜在意味情報を含むことに基づいており,生成したUAPが領域サンプリングを通じて多様な意味情報を取得することにより,それ以前の代替データとして機能することを可能にしている。
さらに,UAPの影響を受けないサンプルに着目して,サンプル再重み付け手法を導入する。
擬似セマンティック先行のセマンティック情報を活用することで、ランダムな事前のセマンティック内容の欠如によりデータフリーなUAPでは非効率な入力変換を取り入れ、ブラックボックスの転送可能性を高める。
ImageNetにおける包括的実験により,提案手法は,従来のデータフリーなUAP手法と比較して,平均的ダンピング率で最先端の性能を実現し,CNNアーキテクチャ間の攻撃伝達性を著しく向上し,データ依存型UAP手法を超越することを示した。
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