Nya studier har belyst sårbarheten hos djupa neurala nätverk (DNN) till kontradiktoriska exempel - en visuellt oskiljaktig kontraversariell bild kan lätt skapas för att orsaka en vältränad modell att felklassificera. Befintliga metoder för att tillverka kontradiktoriska exempel är baserade på L2 och Lņ distorsionsmått. Trots det faktum att L1-snedvridningen står för den totala variationen och uppmuntrar till gleshet i störningen, har dock inte mycket utvecklats för att skapa L1-baserade kontradiktoriska exempel. I detta dokument formulerar vi processen för att attackera DNNs via kontradiktoriska exempel som ett elastiskt-net legaliserat optimeringsproblem. Våra elastiska nettoattacker mot DNNs (EAD) har L1-orienterade kontradiktoriska exempel och inkluderar den toppmoderna L2-attacken som ett specialfall. Experimentella resultat på MNIST, CIFAR10 och ImageNet visar att EAD kan ge en tydlig uppsättning kontradiktoriska exempel och uppnå liknande attackprestanda som de senaste metoderna i olika attackscenarier. Vad som är ännu viktigare är att EAD leder till förbättrad överförbarhet för attacker och kompletterar den kontradiktoriska utbildningen för DNN:er, vilket tyder på nya insikter om hur man kan utnyttja snedvridningen av L1 i det kontradiktoriska lärandet och säkerhetskonsekvenserna för DNN:er.
EAD attack REF formulerar processen att tillverka kontradiktoriska exempel som ett elastiskt-net legaliserad optimering problem.
EAD: Elastic-Net Attacks to Deep Neural Networks via Adversarial Examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}