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Adversarial Example Generation using Evolutionary Multi-objective Optimization
arXiv - CS - Neural and Evolutionary Computing Pub Date : 2019-12-30 , DOI: arxiv-2001.05844 Takahiro Suzuki, Shingo Takeshita, Satoshi Ono
arXiv - CS - Neural and Evolutionary Computing Pub Date : 2019-12-30 , DOI: arxiv-2001.05844 Takahiro Suzuki, Shingo Takeshita, Satoshi Ono
This paper proposes Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO)-based
Adversarial Example (AE) design method that performs under black-box setting.
Previous gradient-based methods produce AEs by changing all pixels of a target
image, while previous EC-based method changes small number of pixels to produce
AEs. Thanks to EMO's property of population based-search, the proposed method
produces various types of AEs involving ones locating between AEs generated by
the previous two approaches, which helps to know the characteristics of a
target model or to know unknown attack patterns. Experimental results showed
the potential of the proposed method, e.g., it can generate robust AEs and,
with the aid of DCT-based perturbation pattern generation, AEs for high
resolution images.
中文翻译:
使用进化多目标优化的对抗性示例生成
本文提出了基于进化多目标优化 (EMO) 的对抗性示例 (AE) 设计方法,该方法在黑盒设置下执行。以前的基于梯度的方法通过改变目标图像的所有像素来产生 AE,而以前的基于 EC 的方法改变少量像素来产生 AE。由于 EMO 的基于群体搜索的特性,所提出的方法产生了各种类型的 AE,包括定位在前两种方法生成的 AE 之间的 AE,这有助于了解目标模型的特征或了解未知的攻击模式。实验结果表明了所提出方法的潜力,例如,它可以生成鲁棒的 AE,并且在基于 DCT 的扰动模式生成的帮助下,可以生成高分辨率图像的 AE。
更新日期:2020-01-17
中文翻译:
使用进化多目标优化的对抗性示例生成
本文提出了基于进化多目标优化 (EMO) 的对抗性示例 (AE) 设计方法,该方法在黑盒设置下执行。以前的基于梯度的方法通过改变目标图像的所有像素来产生 AE,而以前的基于 EC 的方法改变少量像素来产生 AE。由于 EMO 的基于群体搜索的特性,所提出的方法产生了各种类型的 AE,包括定位在前两种方法生成的 AE 之间的 AE,这有助于了解目标模型的特征或了解未知的攻击模式。实验结果表明了所提出方法的潜力,例如,它可以生成鲁棒的 AE,并且在基于 DCT 的扰动模式生成的帮助下,可以生成高分辨率图像的 AE。