I detta dokument undersöks strategier som försvarar mot kontradiktoriska angrepp på bildklassificeringssystem genom att omvandla indata innan de matas till systemet. Specifikt, vi studerar tillämpa bildomvandlingar såsom bit djup reduktion, JPEG-komprimering, total variansminimering, och bild kviltning innan du matar bilden till en convolutional nätverk klassificerare. Våra experiment på ImageNet visar att total variansminimering och bildkviltning är mycket effektiva försvar i praktiken, särskilt när nätverket utbildas på omvandlade bilder. Styrkan i dessa försvar ligger i deras icke-differentierbara natur och deras inneboende slumpmässighet, vilket gör det svårt för en motståndare att kringgå försvaret. Vårt bästa försvar eliminerar 60% av starka grå-box och 90% av starka svarta-box attacker genom en mängd stora angreppsmetoder.
Guo m.fl. REF tillämpar inmatningstransformationer såsom beskärning, bitdjup reduktion, JPEG-komprimering och total variansminimering för att ta bort adversariella perturbationer.
COUNTERING ADVERSARIAL IMAGES