Detection of adversarial examples has been a hot topic in the last years due to its importance for safely deploying machine learning algorithms in critical applications. However, the detection methods are generally validated by assuming a single implicitly known attack strategy, which does not necessarily account for real-life threats. Indeed, this can lead to an overoptimistic assessment of the detectors' performance and may induce some bias in the comparison between competing detection schemes. We propose a novel multi-armed framework, called MEAD, for evaluating detectors based on several attack strategies to overcome this limitation. Among them, we make use of three new objectives to generate attacks. The proposed performance metric is based on the worst-case scenario: detection is successful if and only if all different attacks are correctly recognized. Empirically, we show the effectiveness of our approach. Moreover, the poor performance obtained for state-of-the-art detectors opens a new exciting line of research.


翻译:过去几年来,由于在关键应用中安全部署机器学习算法的重要性,发现对抗性实例已成为一个热门话题。但是,检测方法通常通过假设单一的隐含已知攻击战略加以验证,这种战略不一定考虑到现实生活的威胁。事实上,这可能导致对检测器的性能的过度乐观评估,并可能导致在比较相互竞争的探测方法时出现某些偏差。我们提议了一个新型的多武装框架,称为MEAD,用于根据若干攻击战略对探测器进行评估,以克服这一限制。其中,我们利用三个新目标来制造攻击。拟议的性能衡量标准基于最坏的情况:如果并且只有在所有不同攻击都得到正确承认的情况下,检测是成功的。我们很生动地展示了我们的方法的有效性。此外,对最新式探测器的不良性能开启了一种新的令人兴奋的研究线。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员