Exploring the Adversarial Frontier: Quantifying Robustness via Adversarial Hypervolume

随着对深度学习模型敌对攻击威胁的不断升级，特别是在安全关键领域，强调了需要构建稳健的深度学习系统。传统的稳健性评估依赖于敌对精度，它衡量了模型在特定扰动强度下的性能。然而，这个单一指标并不能完全概括模型对各种扰动程度的整体鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的指标，称为敌对超体积，从多目标优化的角度全面评估深度学习模型在一系列扰动强度下的鲁棒性。这个指标允许深入比较防御机制，并认识到由较弱的防御策略提供的鲁棒性改进的微不足道。此外，我们采用了一种新颖的训练算法，可以均匀地增强不同扰动强度下的敌对鲁棒性，与狭窄地专注于优化敌对精度的方法形成对比。我们广泛的实证研究验证了敌对超体积指标的有效性，展示了它能够揭示敌对精度忽略的鲁棒性微妙差异。本研究提出了一种新的鲁棒性度量，并建立了一个标准，用于评估和基准测试当前和未来防御模型对抗敌对威胁的韧性。

本论文旨在解决深度学习模型面临的对抗攻击问题，提出了一种新的度量标准——对抗超体积，并采用一种新的训练算法来提高模型的鲁棒性。

论文提出了对抗超体积作为新的度量标准，从多目标优化的角度全面评估深度学习模型在不同扰动强度下的鲁棒性，并采用新的训练算法提高模型对不同扰动强度的鲁棒性。

论文设计了一系列实验来验证对抗超体积的有效性，证明其能够揭示对抗准确性所忽略的鲁棒性差异，并且提出的训练算法能够在不同扰动强度下均匀提高模型的鲁棒性。论文还提出了一些值得深入研究的方向，例如如何将对抗超体积应用于实际场景中的深度学习模型评估，以及如何将其与其他度量标准结合使用。

最近的相关研究包括：《Adversarial Robustness: From Self-Supervised Pre-Training to Fine-Tuning》、《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks》、《Deep Learning with Differential Privacy》等。