Closer Look at the Transferability of Adversarial Examples: How They Fool Different Models Differently
TL;DR
- 転移した攻撃が引き起こす誤りを区別：攻撃元と転移先が同じ誤クラスを予測する場合と、異なる場合を分析。
- 類似したモデル間でも誤分類先は異なる：摂動の大きさによらず、異なる誤りが生じることを示す。
- 非頑健な特徴から転移の仕組みを説明：敵対的特徴の利用方法の違いが、誤分類先の違いにつながる。
収録
Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2023.
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発表ポスター
