論文の概要: Towards Model Resistant to Transferable Adversarial Examples via Trigger Activation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14541v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 09:07:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 23:57:10.375125
• Title: Towards Model Resistant to Transferable Adversarial Examples via Trigger Activation
• Title（参考訳）: トリガー・アクティベーションによるトランスファー可能な逆数例への抵抗モデルの適用
• Authors: Yi Yu, Song Xia, Xun Lin, Chenqi Kong, Wenhan Yang, Shijian Lu, Yap-Peng Tan, Alex C. Kot,
• Abstract要約: 知覚不能な摂動によって特徴づけられる敵対的な例は、彼らの予測を誤解させることで、ディープニューラルネットワークに重大な脅威をもたらす。 本稿では,移動可能な敵例(TAE)に対して,より効率的かつ効果的に堅牢性を高めることを目的とした,新たなトレーニングパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.3977252782181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial examples, characterized by imperceptible perturbations, pose significant threats to deep neural networks by misleading their predictions. A critical aspect of these examples is their transferability, allowing them to deceive {unseen} models in black-box scenarios. Despite the widespread exploration of defense methods, including those on transferability, they show limitations: inefficient deployment, ineffective defense, and degraded performance on clean images. In this work, we introduce a novel training paradigm aimed at enhancing robustness against transferable adversarial examples (TAEs) in a more efficient and effective way. We propose a model that exhibits random guessing behavior when presented with clean data $\boldsymbol{x}$ as input, and generates accurate predictions when with triggered data $\boldsymbol{x}+\boldsymbol{\tau}$. Importantly, the trigger $\boldsymbol{\tau}$ remains constant for all data instances. We refer to these models as \textbf{models with trigger activation}. We are surprised to find that these models exhibit certain robustness against TAEs. Through the consideration of first-order gradients, we provide a theoretical analysis of this robustness. Moreover, through the joint optimization of the learnable trigger and the model, we achieve improved robustness to transferable attacks. Extensive experiments conducted across diverse datasets, evaluating a variety of attacking methods, underscore the effectiveness and superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: 知覚不能な摂動によって特徴づけられる敵対的な例は、彼らの予測を誤解させることで、ディープニューラルネットワークに重大な脅威をもたらす。 これらの例の重要な側面は転送可能性であり、ブラックボックスのシナリオで {unseen} モデルを欺くことができる。 移動可能性を含む防衛方法の広範な探索にもかかわらず、これらは非効率な配備、非効率な防御、クリーンな画像における劣化した性能の限界を示す。 本研究では,移動可能な敵例(TAE)に対して,より効率的かつ効果的に堅牢性を高めることを目的とした,新たなトレーニングパラダイムを提案する。 クリーンデータ$\boldsymbol{x}$を入力として提示した場合にランダムな推測挙動を示し、トリガデータ$\boldsymbol{x}+\boldsymbol{\tau}$で正確な予測を生成するモデルを提案する。 重要なのは、すべてのデータインスタンスに対して$\boldsymbol{\tau}$が一定であることだ。 これらのモデルをトリガアクティベーション付きtextbf{models} と呼ぶ。 これらのモデルがTAEに対してある種の堅牢性を示すことに驚きました。 一階勾配を考慮し、このロバスト性の理論解析を行う。 さらに,学習可能なトリガとモデルの共同最適化により,移動可能な攻撃に対する堅牢性を向上する。 多様なデータセットにまたがる大規模な実験を行い、様々な攻撃方法を評価し、我々のアプローチの有効性と優越性を強調した。

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