モデル情報なしの敵対検出【JST・京大機械翻訳】

Moitra Abhishek; Kim Youngeun; Panda Priyadarshini

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207344596741 整理番号：22P0286883

モデル情報なしの敵対検出【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Detection without Model Information

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最先端の広告検出作業は分類器モデル依存性,即ち,検出器を訓練するための分類器モデル出力とパラメータ,または敵対検出の間,を必要とする。これは,それらの検出アプローチ分類器モデルを特異的にする。さらに,分類器モデル出力とパラメータは必ずしもアクセスできない。この目的のために,敵対と自然入力を区別するための簡単なエネルギー関数を用いた分類器モデル独立広告検出法を提案した。分類器モデルに依存しないスタンドアロン検出器を訓練し,層別エネルギー分離(LES)訓練を行い,自然と敵対エネルギー間の分離を増加させた。これを用いて,エネルギー分布ベースの敵対検出を行う。著者らの方法は,CIFAR100およびTinyImagenetデータセットに関する広範囲の勾配,スコアおよびガウス雑音攻撃を通して,最先端の検出作業(ROC-AUC>0.9)に匹敵する性能を達成した。さらに,事前研究と比較して,著者らの検出手法は軽量であり,訓練データ量が少なく(実際のデータセットの40%),異なるデータセットで転送可能である。再現性のために,著者らはhttps://github.com/Intelligent Computing Lab Yale/Energy Separation Trainingで層ごとのエネルギー分離訓練コードを提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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