논문리뷰/Adversarial Attack(9)
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[논문 리뷰] PATCH-FOOL
최근 논문 작업과 수업 등의 일들이 겹치면서 오랫만에 논문 리뷰 글을 쓰게 되었다. 이번에 리뷰할 논문은 "Patch-Fool: Are Vision Transformers Always Robust Against Adversarial Perturbations?" 이라는 제목의 논문이고, 본인이 Adversarial Attack과 Vision Transformer (ViT)에 관심이 있는 만큼 ViT의 adversarial robustness에 대한 내용을 담고 있다. https://arxiv.org/abs/2203.08392 Patch-Fool: Are Vision Transformers Always Robust Against Adversarial Perturbations? Vision transforme..
2022.11.29 -
[논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(2)
지난 번에 이어서 C&W Attack 논문 리뷰를 하려고 한다. 이번 리뷰에서는 3가지 Distance-metric을 사용하여 만드는 강력한 attack 기법에 대한 설명과 그 기법들을 사용하여 defensive distillation을 어떻게 공격할 수 있고, 또 왜 이전 attack들은 그럴 수 없었는지를 설명하려고한다. 이를 읽기 전에 introduction과 강력한 attack을 만들기 위해 실험한 여러 기법들을 알고 싶다면 (1) 글을 먼저 보고 오길 바란다. https://aistudy9314.tistory.com/59 [논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(1) 지난 논문 리뷰에서 Defensive D..
2022.02.17 -
[논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(1)
지난 논문 리뷰에서 Defensive Distillation이라는 defense 기법을 알아보았다. 이 방법이 나왔을 당시 차세대 기법이라고 불릴 만큼 각광받는 defense 기법이었는데, 이를 깨버린 것이 CW Attack이 되겠다. **CW라는 이름은 저자 두명의 앞글자를 따서 만들었다. https://arxiv.org/abs/1608.04644 Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks Neural networks provide state-of-the-art results for most machine learning tasks. Unfortunately, neural networks are vulnerable to adversarial examp..
2022.02.12 -
[논문리뷰] F-mixup: Attack CNNs From Fourier Perspective
오늘은 Fourier 관점에서의 attack논문인 F-mixup을 살펴보겠다. 나중에 보면 알겠지만 이 논문의 방식은 이전 리뷰한 Amplitude-Phase Recombination논문과 매우 유사하다. https://aistudy9314.tistory.com/50 [논문리뷰] Amplitude-Phase Recombination 요즘 딥러닝과 forier domain 사이의 관계 또는 조합 관련하여 논문을 읽고 있는데, 그 중 흥미로운 논문 하나를 리뷰하려고한다. https://arxiv.org/abs/2108.08487 Amplitude-Phase Recombination: Rethinking R.. aistudy9314.tistory.com 한번 살펴보도록 하자! https://ieeexplore..
2022.02.06 -
[논문리뷰] Defensive Distillation
Adversarial Attack이 있으니 당연히 Defense 기법도 존재한다. 이번 리뷰에서는 Defense 기법 중 하나인 "Defensive Distillation"을 소개할 것이다. 이 논문은 처음 나왔을 때 많은 사람들에게 관심받으며 차세대 defense 기법으로 각광 받았었다. 지금이야 C&W attack이나 PGD 등 여러 Attack이 등장하고 defensive distillation기법이 깨지면서 무뎌졌지만 말이다. https://arxiv.org/abs/1511.04508 Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks Deep learning algorithms have been s..
2022.02.05