\(\mathcal {SATYA}\): Defending Against Adversarial Attacks Using Statistical Hypothesis Testing

2018
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Buchkapitel

Erschienen in:

Verfasst von: Sunny Raj; Laura Pullum; Arvind Ramanathan; Sumit Kumar Jha
Erschienen in: Foundations and Practice of Security
Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The paper presents a new defense against adversarial attacks for deep neural networks. We demonstrate the effectiveness of our approach against the popular adversarial image generation method DeepFool. Our approach uses Wald’s Sequential Probability Ratio Test to sufficiently sample a carefully chosen neighborhood around an input image to determine the correct label of the image. On a benchmark of 50,000 randomly chosen adversarial images generated by DeepFool we demonstrate that our method \(\mathcal {SATYA}\) is able to recover the correct labels for 95.76% of the images for CaffeNet and 97.43% of the correct label for GoogLeNet.

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Metadaten
Literatur

Titel: : Defending Against Adversarial Attacks Using Statistical Hypothesis Testing
Verfasst von: Sunny Raj
Laura Pullum
Arvind Ramanathan
Sumit Kumar Jha
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Foundations and Practice of Security
Print ISBN: 978-3-319-75649-3

Electronic ISBN: 978-3-319-75650-9

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75650-9_18

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