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MRCert:对抗补丁样本的部署后认证

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AI 综述

Qilin Zhou 等作者提交论文预印本,提出基于掩码的认证恢复防御方法 MRCert,称其为首个能在部署后同时验证良性样本与对抗补丁样本标签良性、并保持预测精度的防御器。 MRCert 对两类输入分别推断类型特定的模型必要属性,再通过类型导向的标签恢复与认证函数完成验证。作者称,在 ImageNet、16 像素补丁设置下,MRCert 取得 35.1% 对抗认证精度,而此前最优方法 PatchCURE 完全失效。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月9日
  1. arXiv cs.SE
    MRCert:面向对抗补丁样本的部署后补丁鲁棒性认证

    MRCert 是首个基于掩码的认证恢复防御器,可在部署后同时验证良性样本与对抗补丁样本的标签良性并保持预测精度。它针对两类输入分别推断类型特定的模型必要属性,通过类型导向的标签恢复与认证函数对完成验证。在 ImageNet、16 像素补丁下,MRCert 取得 35.1% 对抗认证精度,而 SOTA 方法 PatchCURE 完全失效。

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