Adversarial Robustness on Image Classification with $k$-means

📄 arXiv: 2312.09533v2 📥 PDF

作者: Rollin Omari, Junae Kim, Paul Montague

分类: cs.LG, cs.CR, cs.CV, cs.NE

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-02-13)

备注: 6 pages, 3 figures, 2 equations, 1 algorithm

DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3365517

💡 一句话要点

提出基于k-means的对抗训练方法，提升图像分类聚类算法的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 对抗训练 k-means聚类 图像分类 鲁棒性 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 现有聚类算法易受对抗攻击影响，存在安全风险，尤其是在图像分类等领域。
  2. 提出一种对抗训练方法，通过引入对抗样本来增强k-means聚类算法的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该对抗训练方法在对抗场景下能有效提升测试性能，并分析了关键参数的影响。

📝 摘要（中文）

本文探讨了增强k-means聚类算法对抗对抗性操纵的鲁棒性的挑战和策略。我们评估了聚类算法对抗对抗攻击的脆弱性，强调了相关的安全风险。我们的研究调查了递增攻击强度对训练的影响，介绍了监督和无监督模型之间迁移性的概念，并强调了无监督模型对样本分布的敏感性。此外，我们还介绍并评估了一种对抗训练方法，该方法提高了对抗场景中的测试性能，并强调了所提出的训练方法中各种参数的重要性，例如持续学习、质心初始化和对抗步数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决k-means聚类算法在图像分类任务中，容易受到对抗样本攻击的问题。现有的k-means算法对输入数据的微小扰动非常敏感，导致聚类结果发生显著变化，从而影响分类性能。这种脆弱性限制了k-means算法在安全敏感领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过对抗训练来增强k-means算法的鲁棒性。具体来说，就是在训练过程中，不仅使用原始数据，还使用经过对抗攻击生成的对抗样本。通过让模型学习区分原始样本和对抗样本，从而提高其对扰动的抵抗能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用原始图像数据训练一个初始的k-means模型。2) 使用对抗攻击方法（例如，快速梯度符号法FGSM）生成对抗样本。3) 将原始样本和对抗样本混合在一起，重新训练k-means模型。4) 在训练过程中，调整关键参数，例如学习率、对抗步数和质心初始化方法。

关键创新：论文的关键创新在于将对抗训练的思想引入到无监督的k-means聚类算法中。以往的对抗训练主要应用于监督学习模型，而本文首次探索了在无监督学习中应用对抗训练的可能性，并证明了其有效性。此外，论文还研究了监督和无监督模型之间的迁移性，为后续研究提供了新的思路。

关键设计：在对抗训练过程中，几个关键的设计包括：1) 连续学习：在训练过程中，逐步增加对抗样本的比例，以避免模型过拟合。2) 质心初始化：使用不同的质心初始化方法，例如k-means++，来提高模型的收敛速度和性能。3) 对抗步数：调整生成对抗样本的步数，以控制对抗样本的强度。4) 损失函数：使用标准的k-means损失函数，即最小化样本到其所属簇中心的距离。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的对抗训练方法能够显著提高k-means聚类算法在对抗攻击下的测试性能。具体来说，在相同的攻击强度下，经过对抗训练的k-means模型比原始模型具有更高的分类准确率。此外，实验还验证了连续学习、质心初始化和对抗步数等参数对模型性能的影响，为实际应用提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像识别、异常检测、数据挖掘等领域，尤其是在安全敏感的应用场景中，例如人脸识别、医疗图像分析等。通过提高聚类算法的鲁棒性，可以有效防御恶意攻击，保障系统的安全性和可靠性。未来，该方法有望推广到其他无监督学习算法中，进一步提升人工智能系统的安全性。

📄 摘要（原文）

In this paper we explore the challenges and strategies for enhancing the robustness of $k$-means clustering algorithms against adversarial manipulations. We evaluate the vulnerability of clustering algorithms to adversarial attacks, emphasising the associated security risks. Our study investigates the impact of incremental attack strength on training, introduces the concept of transferability between supervised and unsupervised models, and highlights the sensitivity of unsupervised models to sample distributions. We additionally introduce and evaluate an adversarial training method that improves testing performance in adversarial scenarios, and we highlight the importance of various parameters in the proposed training method, such as continuous learning, centroid initialisation, and adversarial step-count.