AMiner会议论文推荐第七十六期_shapley-based explainability on the data manifold-程序员宅基地

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ICLR 2021 论文推荐

Shapley explainability on the data manifold(数据流形上的Shapley可解释性)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600834829e795ed227f5321d/?conf=iclr2021

推荐理由: 人工智能中的可解释性对于模型开发、规则遵守以及为预测提供操作上的细微差别至关重要。Shapley可解释性框架以一种数学原理上的、与模型无关的方式将模型的预测归于其输入特征。然而,Shapley可解释性的一般实现包含一个站不住脚的假设:模型的特征是不相关的。在这项工作中,作者展示了这一假设的明确缺点,并开发了两个基于数据流形的Shapley可解释性的解决方案:其中一种解决方案基于生成模型,提供了灵活的数据归属访问;另一种解决方案直接学习Shapley值函数,以灵活性为代价提供性能和稳定性。

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Efficient Certified Defenses Against Patch Attacks on Image Classifiers(针对图像分类器的补丁攻击的高效认证防御措施)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600833d59e795ed227f531c7/?conf=iclr2021

推荐理由: 对抗性补丁通过其感知组件对自主系统进行的物理世界攻击是现实的威胁模型。因此,自动驾驶等安全关键领域的自主系统应该包含一个故障安全的后备组件,它将可认证的鲁棒性与高效推理相结合,同时在干净的输入上保持高性能。作者提出了BagCert,一个新的模型结构和认证程序的组合,允许有效的认证。同时,该工作推导出一种损失,能够对针对不同大小和位置的补丁的认证鲁棒性进行端到端优化。在CIFAR10上,BagCert在43秒内对单个GPU上的10.000个例子进行了认证,在面对5x5补丁时,获得了86%的清洁度和60%的认证精度。

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WaNet - Imperceptible Warping-based Backdoor Attack(WaNet–不可察觉的基于扭曲的后门攻击)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600830e49e795ed227f5307d/?conf=iclr2021

推荐理由: 随着深度学习的蓬勃发展和预训练网络的广泛实践,近年来,后门攻击已成为日益严重的安全威胁。第三方模型可能在训练中中毒,在正常情况下工作良好,但当触发模式出现时表现出恶意行为。然而,现有的后门攻击都是建立在噪声扰动的触发器上,使其被人注意。在本文中,作者提出使用基于翘曲的触发器,其中的后门在人类检查测试中的表现远远超过了之前的方法,有着良好的隐蔽性。为了使这种模型不被机器防御者检测到,作者提出了一种新的训练模式,称为 “噪音模式”。训练后的网络成功地攻击并绕过了标准分类数据集上的最先进的防御方法,包括MNIST、CIFAR-10、GTSRB和CelebA。行为分析表明,该工作的后门对网络检查是透明的,证明了这种新型攻击机制的效率。

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