モデルアーキテクチャによる敵対的例の移転可能性の向上【JST・京大機械翻訳】

Fan Mingyuan; Guo Wenzhong; Yu Shengxing; Ying Zuobin; Liu Ximeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216180015695 整理番号：22P0296237

モデルアーキテクチャによる敵対的例の移転可能性の向上【JST・京大機械翻訳】

Enhance transferability of adversarial examples with model architecture

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： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月28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)

敵対的事例の移転性は,攻撃者が目標モデルの出力にアクセスするだけを許容するブラックボックス敵対攻撃を打ち出すために非常に重要である。しかし,そのような挑戦的ではあるが実用的な設定の下では,熟練した敵対例は常に採用されたプロキシモデルに過剰適合し,貧弱な移転性を示す。本論文では,新しい展望,すなわち,適合モデルアーキテクチャの設計から,過剰適合問題を緩和することを提案する。特に,貧弱な伝達性の原因の底を削除し,既存のモデルアーキテクチャを,効果的なモデルアーキテクチャ,即ち,マルチトラックモデルアーキテクチャ(MMA)に分解して再構成する。MMAに工芸された敵対的用例は,モデル指定特徴の影響を,多様なアーキテクチャによって採用された脆弱な方向に対して,最大限に緩和できる。広範な実験的評価は,MMAに基づく敵対的事例の移転性が,同等のオーバヘッドで40%まで他の最先端のモデルアーキテクチャを著しく上回ることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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

データ保護

, ,

前のページに戻る