CARBEN：复合对抗鲁棒性基准
计算机视觉与模式识别
2022-07-19 v1 人工智能
人机交互
摘要
先前关于对抗攻击方法的文献主要聚焦于针对单一威胁模型（例如 Lp 球内有界扰动）的攻击与防御。然而，多种威胁模型可组合为复合扰动。其中一种方法——复合对抗攻击（CAA）——不仅扩展了图像的可扰动空间，也可能被当前鲁棒性评估模式所忽视。本文展示了 CAA 的攻击顺序如何影响所得图像，并提供不同模型的实时推断，这将便于用户配置攻击等级参数并快速评估模型预测。我们还引入了一个针对 CAA 的对抗鲁棒性基准排行榜。
引用
@article{arxiv.2207.07797,
title = {CARBEN: Composite Adversarial Robustness Benchmark},
author = {Lei Hsiung and Yun-Yun Tsai and Pin-Yu Chen and Tsung-Yi Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07797},
year = {2022}
}
备注
IJCAI 2022 Demo Track; The demonstration is at https://hsiung.cc/CARBEN/