May, 2020
通过多样性的专门深度神经网络集成实现对抗鲁棒性
Toward Adversarial Robustness by Diversity in an Ensemble of Specialized Deep Neural Networks
Mahdieh Abbasi, Arezoo Rajabi, Christian Gagne, Rakesh B. Bobba
TL;DR本文研究了利用多样的专业 CNNs 集成对黑盒对抗实例检测的影响，并加强白盒对抗攻击的生成，证明了不同专业集成的多样性如何减轻黑盒和白盒对抗示例的风险，并通过 MNIST 和 CIFAR-10 等实验证明了使用该集成可以检测大部分已知的黑盒对抗实例，从而显著降低敌人的风险率，但会在一定程度上增加干净样本的风险率。此外，相对于普通 CNN 和普通 CNN 集成，我们展示了集成生成白盒攻击的成功率显著下降，突显了集成中多样性对于开发更健壮模型的有益作用。