論文の概要: Differential Zonotopes for Verifying Global Robustness of DNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21282v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 09:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 14:39:16.693805
• Title: Differential Zonotopes for Verifying Global Robustness of DNNs
• Title（参考訳）: DNNのグローバルロバスト性検証のための微分型ゾノトープ
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性は、セキュリティに敏感なアプリケーションにおいて重要である。 DNNのグローバルロバスト性を検証するための新しい静的解析手法を提案する。 以上の結果から,TwoSafeは精度とスケーラビリティの両面で,最先端技術であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.969524099140814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The robustness of deep neural networks (DNNs) is critical in security-sensitive applications, where small input perturbations should not alter model predictions. This property is commonly formalized as local or global robustness: the former considers perturbations around a single input, while the latter -- strictly stronger -- quantifies over all input pairs. While local robustness can be expressed as a safety property, global robustness is a 2-safety property, making it substantially more challenging to verify. We present a novel static analysis technique for verifying the global robustness of DNNs. Our approach is based on differential halo zonotopes, a new abstract domain that extends zonotopes to jointly propagate pairs of perturbed inputs in lock-step while tightly bounding their divergence. In addition, we introduce a symmetric variant of confidence-based global robustness that disregards perturbations leading to differing but low-confidence predictions. This relaxation yields a practically meaningful notion of robustness that applies to a broader class of networks. We implement our approach in a new tool, called TwoSafe, and evaluate it on standard DNN verification benchmarks, including widely deployed models. Our results show that TwoSafe significantly outperforms the state of the art in both precision and scalability, enabling the verification of networks an order of magnitude larger than those handled by prior techniques.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性は、小さな入力摂動がモデル予測を変更するべきではない、セキュリティに敏感なアプリケーションにおいて重要である。 この性質は一般に局所的あるいは大域的ロバスト性(英語版)として定式化され、前者は1つの入力に関する摂動を考えるが、後者は(強く強い)全ての入力対について定量化する。 局所的ロバスト性は安全性の特性として表すことができるが、大域的ロバスト性は2つのセーフティ性であり、検証は極めて困難である。 DNNのグローバルロバスト性を検証するための新しい静的解析手法を提案する。 我々のアプローチは微分ハロ・ゾノトープ(英語版)に基づいており、これはゾノトープを拡張する新しい抽象領域であり、それらの分岐を強く束縛しながら、ロックステップ内の摂動入力のペアを共同で伝播させる。 さらに、信頼性に基づく大域的ロバストネスの対称的変種を導入し、摂動を無視し、異なるが低信頼の予測をもたらす。 この緩和は、より広い階層のネットワークに適用できる、事実上意味のあるロバスト性の概念をもたらす。 我々は、TwoSafeと呼ばれる新しいツールでアプローチを実装し、広くデプロイされたモデルを含む標準のDNN検証ベンチマークで評価する。 以上の結果から,TwoSafeは精度とスケーラビリティの両面で技術水準を著しく上回り,従来の技術よりもネットワークの検証が桁違いに大きいことが示唆された。

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