Vi studerar överföringen av adversariell robusthet av djupa neurala nätverk mellan olika perturbation typer. Medan de flesta arbeten på kontradiktoriska exempel har fokuserat på L ∞ och L 2 - bundna perturbationer, dessa inte fångar alla typer av perturbationer som finns tillgängliga för en motståndare. I det aktuella arbetet utvärderas 32 attacker av 5 olika typer mot modeller som motsträvigt tränas på en 100-klassig undergrupp av ImageNet. Våra empiriska resultat tyder på att det är nödvändigt att utvärdera på ett brett spektrum av perturberingsstorlekar för att förstå om adversarisk robusthet överförs mellan perturberingstyper. Vi visar vidare att robusthet mot en perturbation typ inte alltid kan innebära och kan ibland skada robusthet mot andra perturbation typer. Mot bakgrund av dessa resultat rekommenderar vi utvärdering av kontradiktoriska försvar sker på ett varierat utbud av perturbation typer och storlekar.
Även om inte studeras som försvar, Ref studera överförbarheten av kontradiktorisk robusthet mellan modeller tränas mot olika hot modeller.
Transfer of Adversarial Robustness Between Perturbation Types
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}