論文の概要: Harmonizing Intra-coherence and Inter-divergence in Ensemble Attacks for Adversarial Transferability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01168v1
• Date: Fri, 02 May 2025 10:17:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.991921
• Title: Harmonizing Intra-coherence and Inter-divergence in Ensemble Attacks for Adversarial Transferability
• Title（参考訳）: 対向移動性に対するアンサンブル攻撃におけるコヒーレンス内調和と分岐間調和
• Authors: Zhaoyang Ma, Zhihao Wu, Wang Lu, Xin Gao, Jinghang Yue, Taolin Zhang, Lipo Wang, Youfang Lin, Jing Wang,
• Abstract要約: 逆変換性(HEAT)のためのハーモナイズド・アンサンブル法を提案する。 Heated Ensemble for Adversarial Transferabilityは、ドメインの一般化を初めて逆例生成に導入する。 実験の結果、HEATはさまざまなデータセットや設定で既存のメソッドを著しく上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.69932132116216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of model ensemble attacks has significantly improved the transferability of adversarial examples, but this progress also poses severe threats to the security of deep neural networks. Existing methods, however, face two critical challenges: insufficient capture of shared gradient directions across models and a lack of adaptive weight allocation mechanisms. To address these issues, we propose a novel method Harmonized Ensemble for Adversarial Transferability (HEAT), which introduces domain generalization into adversarial example generation for the first time. HEAT consists of two key modules: Consensus Gradient Direction Synthesizer, which uses Singular Value Decomposition to synthesize shared gradient directions; and Dual-Harmony Weight Orchestrator which dynamically balances intra-domain coherence, stabilizing gradients within individual models, and inter-domain diversity, enhancing transferability across models. Experimental results demonstrate that HEAT significantly outperforms existing methods across various datasets and settings, offering a new perspective and direction for adversarial attack research.
• Abstract（参考訳）: モデルアンサンブル攻撃の開発は、敵のサンプルの転送可能性を大幅に向上させたが、この進歩はディープニューラルネットワークのセキュリティに深刻な脅威をもたらしている。 しかし、既存の手法では、モデル間の共有勾配方向の捕捉が不十分であり、適応重み付け機構の欠如という2つの重要な課題に直面している。 これらの問題に対処するために, ドメインの一般化を初めて逆の例生成に導入する, HEAT(Harmonized Ensemble for Adversarial Transferability)を提案する。 Consensus Gradient Direction Synthesizerは共有勾配方向の合成にSingular Value Decompositionを使用し、Dual-Harmony Weight Orchestratorはドメイン内のコヒーレンスを動的にバランスさせ、個々のモデルの勾配を安定化させ、ドメイン間の多様性を高め、モデル間の転送可能性を高める。 実験の結果、HEATは様々なデータセットや設定で既存の手法を著しく上回り、敵攻撃研究の新たな視点と方向性を提供することが示された。

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