Adversarial Example Soups: Enhancing Transferability in Adversarial Attacks

Grunnleggende konsepter

Adversarial example soups improve transferability by averaging multiple batches of adversarial examples under different hyperparameter configurations.

Sammendrag

Adversarial examples crafted on surrogate models mislead target models effectively.
Existing methods focus on input, gradient, and features, neglecting the adversarial examples themselves.
Adversarial example soups enhance transferability without additional generation time.
Three types of soups: mixup, uniform, and combination, improve attack success rates.
Experiments show AES outperforms baseline attacks on ImageNet dataset.

Statistikk

"Extensive experiments on the ImageNet dataset show that our methods achieve a higher attack success rate than the state-of-the-art attacks."

Sitater

"Averaging multiple batches of adversarial examples under different hyperparameter configurations, referred to as 'adversarial example soups', can often enhance adversarial transferability."

Viktige innsikter hentet fra

Adversarial example soups

by Bo Yang,Heng... klokken arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18370.pdf

Dypere Spørsmål

어떻게 적대적 예제 수프를 음성 적대적 공격에 적용할 수 있나요?

적대적 예제 수프는 이미지 공격뿐만 아니라 음성 공격에도 적용될 수 있습니다. 음성 적대적 공격은 음성 인식 모델을 혼란스럽게 만들기 위해 소리나 음성 신호에 미세한 변화를 주는 것을 목표로 합니다. 적대적 예제 수프를 음성 공격에 적용하려면, 다양한 하이퍼파라미터 설정으로 생성된 여러 배치의 적대적 예제를 평균화하여 수프를 형성합니다. 이를 통해 음성 인식 모델을 혼란시키고 더 강력한 적대적 전이성을 달성할 수 있습니다.

어휘 What are the implications of the differences in architecture between transformer and CNN models on the effectiveness of AES

트랜스포머와 CNN 모델 간 아키텍처의 차이는 AES의 효과에 어떤 영향을 미치나요?
트랜스포머와 CNN 모델 간의 아키텍처 차이는 AES의 효과에 영향을 미칠 수 있습니다. 트랜스포머는 CNN과는 다른 구조를 가지며, 이는 두 유형의 모델 간 전이성에 영향을 줄 수 있습니다. AES가 CNN 모델에 대해 더 효과적일 수 있지만 트랜스포머와 같은 다른 유형의 모델에 대해서는 성능 향상이 덜할 수 있습니다. 이러한 아키텍처 차이를 고려하여 AES의 적용 가능성과 효과를 평가해야 합니다.

어휘 Are there other types of adversarial example soups that can further enhance transferability

더 나은 전이성을 위해 다른 유형의 적대적 예제 수프가 있을 수 있나요?
적대적 예제 수프의 다른 유형은 더 나은 전이성을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, SIM과 Admix, MI와 NI와 같은 쌍으로 생성된 적대적 예제를 각각 평균화하여 적대적 예제 수프를 형성할 수 있습니다. 이를 결합된 수프라고 합니다. 또한 동일한 방법으로 다른 모델에서 생성된 적대적 예제를 평균화하여 적대적 예제 수프를 형성할 수 있습니다. 이러한 다양한 유형의 적대적 예제 수프는 전이성을 더 향상시킬 수 있습니다. 이러한 다양한 유형의 적대적 예제 수프를 탐구하고 연구함으로써 더 나은 공격 효과를 얻을 수 있습니다.