DeSparsify：針對視覺 Transformer 中 Token 稀疏化機制的對抗性攻擊

Q: 除了 Token 稀疏化機制外，視覺 Transformer 模型中還有哪些其他組件可能容易受到對抗性攻擊？

除了 Token 稀疏化機制，視覺 Transformer 模型中還有其他組件容易受到對抗性攻擊，以下列舉一些例子： 輸入圖像處理階段： 與其他深度學習模型一樣，視覺 Transformer 模型在輸入圖像處理階段也容易受到對抗性攻擊。攻擊者可以通過添加難以察覺的擾動來欺騙模型，使其對輸入圖像產生誤判。 注意力機制： 注意力機制是視覺 Transformer 模型的核心組件，但它也可能成為攻擊者的目標。攻擊者可以設計特定的輸入，導致注意力機制將注意力集中在錯誤的區域，從而影響模型的判斷。 位置編碼： 位置編碼為模型提供了圖像中不同區塊的位置信息。攻擊者可以通過擾動位置編碼來誤導模型，使其對圖像中物體的空間關係產生錯誤理解。 分類器： 分類器是模型的最後一層，用於將提取的特徵映射到不同的類別。與其他深度學習模型一樣，視覺 Transformer 模型的分類器也容易受到對抗性攻擊，例如通過設計特定的輸入樣本來誤導分類器的決策。 總之，視覺 Transformer 模型中的許多組件都可能成為對抗性攻擊的目標。為了提高模型的安全性，需要針對不同的組件設計相應的防禦策略。

Q: 如果將 DeSparsify 攻擊應用於其他類型的深度學習模型（例如卷積神經網路），是否也能達到類似的效果？

DeSparsify 攻擊專門針對視覺 Transformer 模型中的 Token 稀疏化機制設計，其攻擊目標是讓模型在推理過程中使用所有可用的 Token，從而增加計算量和資源消耗。對於其他類型的深度學習模型，例如卷積神經網路（CNN），由於其架構和運作機制與視覺 Transformer 模型不同，因此 DeSparsify 攻擊不一定能達到類似的效果。 具體來說，CNN 主要依賴卷積和池化操作來提取圖像特徵，並不會像視覺 Transformer 模型那樣將圖像分割成 Token 序列進行處理。因此，DeSparsify 攻擊中用於欺騙 Token 稀疏化機制的策略，例如擾動注意力分數或操縱決策網絡，在 CNN 中並不適用。 然而，這並不意味著 CNN 對對抗性攻擊免疫。針對 CNN 的攻擊方法有很多，例如： 快速梯度符號法（FGSM）： 通過計算損失函數對輸入圖像的梯度，並將梯度添加到圖像中，以生成對抗性樣本。 基於優化的攻擊： 使用優化算法，例如投影梯度下降（PGD），來找到能夠最大化模型損失函數的對抗性擾動。 基於生成模型的攻擊： 使用生成對抗網絡（GAN）等生成模型來生成逼真的對抗性樣本。 總之，DeSparsify 攻擊是一種針對視覺 Transformer 模型的特定攻擊方法，對於其他類型的深度學習模型，需要根據其架構和運作機制設計相應的攻擊策略。

Q: 如何設計更安全的 Token 稀疏化機制，以應對 DeSparsify 等對抗性攻擊？

設計更安全的 Token 稀疏化機制，以應對 DeSparsify 等對抗性攻擊，可以從以下幾個方面入手： 增強決策網絡的魯棒性： DeSparsify 攻擊可以通過操縱決策網絡來繞過 Token 稀疏化機制。因此，提高決策網絡的魯棒性至關重要。可以考慮使用对抗训练，在训练过程中加入对抗样本，使模型更加鲁棒。 使用多種指標進行 Token 選擇： DeSparsify 攻擊通常針對單一指標進行攻擊，例如注意力分數。可以結合多種指標，例如注意力分數、特徵重要性、梯度信息等，來進行 Token 選擇，增加攻擊者同時攻擊多個指標的難度。 引入随机性： 在 Token 選擇過程中引入一定的随机性，可以增加攻擊者預測模型行為的難度。例如，可以對注意力分數添加随机噪声，或使用随机森林等模型进行 Token 選擇。 結合对抗样本检测： 在模型部署阶段，可以使用对抗样本检测技术来识别和过滤掉潜在的对抗样本。例如，可以使用基于统计特征的检测方法，或使用训练好的对抗样本检测模型。 总而言之，設計更安全的 Token 稀疏化機制需要综合考虑模型效率和安全性的平衡。通过结合多种防御策略，可以有效提高模型对 DeSparsify 等对抗性攻击的鲁棒性。

Основные понятия

DeSparsify 是一種針對視覺 Transformer 中 Token 稀疏化機制的新型對抗性攻擊，它可以透過產生惡意樣本來耗盡系統資源，同時保持模型的原始分類結果，從而影響模型的可用性。

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論文資訊
Yehezkel, O., Zolfi, A., Baras, A., Elovici, Y., & Shabtai, A. (2024). Desparsify: Adversarial attack against token sparsification mechanisms in vision transformers. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.
研究目標
本研究旨在探討視覺 Transformer 中 Token 稀疏化機制是否存在安全漏洞，並提出 DeSparsify 攻擊，一種新型對抗性攻擊，透過產生惡意樣本，在不改變模型分類結果的情況下，迫使模型使用所有可用的 Token，從而影響模型的可用性。
方法
研究人員針對三種 Token 稀疏化機制（ATS、AdaViT 和 A-ViT）設計了 DeSparsify 攻擊，並考慮了白盒、灰盒和黑盒三種攻擊情境。攻擊者利用修改後的損失函數，產生能夠繞過稀疏化機制並觸發最差情況性能的對抗性樣本。
主要發現

DeSparsify 攻擊能有效地攻擊三種 Token 稀疏化機制，特別是 A-ViT，攻擊成功率接近 100%。
攻擊者可以使用單一圖像、類別通用和通用等不同變化的攻擊方式，其中單一圖像攻擊效果最佳。
雖然不同稀疏化機制之間的攻擊可遷移性有限，但透過集成訓練可以提高攻擊效果。
DeSparsify 攻擊會顯著增加模型的計算量、記憶體使用量、能源消耗和推理時間。
主要結論
本研究揭露了視覺 Transformer 中 Token 稀疏化機制存在安全漏洞，容易受到 DeSparsify 攻擊的影響。攻擊者可以利用此漏洞，在不改變模型分類結果的情況下，大幅降低模型的可用性。
研究意義
本研究對於提升視覺 Transformer 模型的安全性具有重要意義，特別是在資源受限的環境中。研究結果提醒人們關注模型可用性方面的安全問題，並呼籲開發更安全的 Token 稀疏化機制。
局限與未來研究方向

本研究的攻擊可遷移性有限，未來可以研究開發更通用的攻擊方法。
未來可以探討 DeSparsify 攻擊在其他領域（如自然語言處理）中的影響。
可以進一步研究針對 DeSparsify 攻擊的防禦措施，例如設定 Token 使用上限或使用更安全的稀疏化機制。

Статистика

使用 DeSparsify 攻擊 ATS 機制時，可以將 GFLOPS 值提高 74%，記憶體使用量提高 37%，能源消耗提高 72%。
針對 A-ViT 的攻擊成功率接近 100%，表示沒有任何 Token 被稀疏化。
AdaViT 在乾淨圖像上就沒有使用第 4、10 和 12 個區塊中的任何 Token，顯示這些區塊可能是多餘的。

Ключевые выводы из

DeSparsify: Adversarial Attack Against Token Sparsification Mechanisms in Vision Transformers

by Oryan Yehezk... в arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.02554.pdf

DeSparsify: Adversarial Attack Against Token Sparsification Mechanisms in Vision Transformers

Дополнительные вопросы

除了 Token 稀疏化機制外，視覺 Transformer 模型中還有哪些其他組件可能容易受到對抗性攻擊？

除了 Token 稀疏化機制，視覺 Transformer 模型中還有其他組件容易受到對抗性攻擊，以下列舉一些例子：

輸入圖像處理階段： 與其他深度學習模型一樣，視覺 Transformer 模型在輸入圖像處理階段也容易受到對抗性攻擊。攻擊者可以通過添加難以察覺的擾動來欺騙模型，使其對輸入圖像產生誤判。
注意力機制： 注意力機制是視覺 Transformer 模型的核心組件，但它也可能成為攻擊者的目標。攻擊者可以設計特定的輸入，導致注意力機制將注意力集中在錯誤的區域，從而影響模型的判斷。
位置編碼： 位置編碼為模型提供了圖像中不同區塊的位置信息。攻擊者可以通過擾動位置編碼來誤導模型，使其對圖像中物體的空間關係產生錯誤理解。
分類器： 分類器是模型的最後一層，用於將提取的特徵映射到不同的類別。與其他深度學習模型一樣，視覺 Transformer 模型的分類器也容易受到對抗性攻擊，例如通過設計特定的輸入樣本來誤導分類器的決策。
總之，視覺 Transformer 模型中的許多組件都可能成為對抗性攻擊的目標。為了提高模型的安全性，需要針對不同的組件設計相應的防禦策略。

如果將 DeSparsify 攻擊應用於其他類型的深度學習模型（例如卷積神經網路），是否也能達到類似的效果？

DeSparsify 攻擊專門針對視覺 Transformer 模型中的 Token 稀疏化機制設計，其攻擊目標是讓模型在推理過程中使用所有可用的 Token，從而增加計算量和資源消耗。對於其他類型的深度學習模型，例如卷積神經網路（CNN），由於其架構和運作機制與視覺 Transformer 模型不同，因此 DeSparsify 攻擊不一定能達到類似的效果。
具體來說，CNN 主要依賴卷積和池化操作來提取圖像特徵，並不會像視覺 Transformer 模型那樣將圖像分割成 Token 序列進行處理。因此，DeSparsify 攻擊中用於欺騙 Token 稀疏化機制的策略，例如擾動注意力分數或操縱決策網絡，在 CNN 中並不適用。
然而，這並不意味著 CNN 對對抗性攻擊免疫。針對 CNN 的攻擊方法有很多，例如：

快速梯度符號法（FGSM）： 通過計算損失函數對輸入圖像的梯度，並將梯度添加到圖像中，以生成對抗性樣本。
基於優化的攻擊： 使用優化算法，例如投影梯度下降（PGD），來找到能夠最大化模型損失函數的對抗性擾動。
基於生成模型的攻擊： 使用生成對抗網絡（GAN）等生成模型來生成逼真的對抗性樣本。
總之，DeSparsify 攻擊是一種針對視覺 Transformer 模型的特定攻擊方法，對於其他類型的深度學習模型，需要根據其架構和運作機制設計相應的攻擊策略。

如何設計更安全的 Token 稀疏化機制，以應對 DeSparsify 等對抗性攻擊？

設計更安全的 Token 稀疏化機制，以應對 DeSparsify 等對抗性攻擊，可以從以下幾個方面入手：

增強決策網絡的魯棒性： DeSparsify 攻擊可以通過操縱決策網絡來繞過 Token 稀疏化機制。因此，提高決策網絡的魯棒性至關重要。可以考慮使用对抗训练，在训练过程中加入对抗样本，使模型更加鲁棒。
使用多種指標進行 Token 選擇：  DeSparsify 攻擊通常針對單一指標進行攻擊，例如注意力分數。可以結合多種指標，例如注意力分數、特徵重要性、梯度信息等，來進行 Token 選擇，增加攻擊者同時攻擊多個指標的難度。
引入随机性：  在 Token 選擇過程中引入一定的随机性，可以增加攻擊者預測模型行為的難度。例如，可以對注意力分數添加随机噪声，或使用随机森林等模型进行 Token 選擇。
結合对抗样本检测：  在模型部署阶段，可以使用对抗样本检测技术来识别和过滤掉潜在的对抗样本。例如，可以使用基于统计特征的检测方法，或使用训练好的对抗样本检测模型。
总而言之，設計更安全的 Token 稀疏化機制需要综合考虑模型效率和安全性的平衡。通过结合多种防御策略，可以有效提高模型对 DeSparsify 等对抗性攻击的鲁棒性。