転送ベースプライアによるブラックボックス敵対攻撃の改善【JST・京大機械翻訳】

Cheng Shuyu; Dong Yinpeng; Pang Tianyu; Su Hang; Zhu Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214095337028 整理番号：22P0065889

転送ベースプライアによるブラックボックス敵対攻撃の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Black-box Adversarial Attacks with a Transfer-based Prior

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2019年06月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月26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)

著者らは,勾配を計算するために,目標モデルへのアクセスなしで敵対的摂動を生成しなければならないブラックボックス広告設定を考察した。以前の方法は,代理ホワイトボックスモデルの転送勾配またはクエリフィードバックに基づく勾配を近似することを試みた。しかし,これらの方法は,限られた情報を有する高次元空間における勾配を推定するのに自明でないので,しばしば低い攻撃成功率または貧弱なクエリ効率に悩まされる。これらの問題に取り組むために,転送ベース事前とクエリ情報を同時に利用するブラックボックス敵対攻撃を改善するために,事前誘導ランダム勾配フリー(P-RGF)法を提案した。代理モデルの勾配によって与えられた転送ベースの事前は,理論解析によって導かれる最適係数によって,著者らのアルゴリズムに適切に統合される。大規模な実験は,著者らの方法が,代替の最先端の方法と比較して,より高い成功率でブラックボックスモデルを攻撃するために,はるかに少ないクエリを必要とすることを証明した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 人工知能

, , ,

前のページに戻る