Enhancing Adversarial Robustness through Multi-Objective Representation Learning

📄 arXiv: 2410.01697v4 📥 PDF

作者: Sedjro Salomon Hotegni, Sebastian Peitz

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-10-02 (更新: 2025-06-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MOREL，通过多目标表示学习增强深度神经网络的对抗鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对抗鲁棒性 多目标学习 特征表示学习 对抗训练 深度神经网络

📋 核心要点

  1. 深度神经网络易受对抗攻击，现有防御方法通常需要修改模型结构或进行测试时数据清洗，增加了复杂性且依赖架构。
  2. MOREL通过多目标学习对齐自然样本和对抗样本的特征表示，鼓励同类样本具有相似的特征，从而提升模型鲁棒性。
  3. 实验结果表明，MOREL在白盒和黑盒攻击下均能显著提升模型的鲁棒性，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

深度神经网络(DNNs)容易受到对抗扰动的影响，这些扰动是对输入数据的微小改变，看起来微不足道，但会导致模型产生截然不同的输出。许多防御方法需要在评估过程中修改模型架构或执行测试时数据净化。这不仅增加了额外的复杂性，而且通常依赖于特定的架构。然而，我们表明，在训练过程中进行鲁棒的特征学习可以显著提高DNN的鲁棒性。我们提出MOREL，一种多目标方法，它使用余弦相似性和多正对比损失来对齐自然和对抗特征，以鼓励同类输入的相似特征。大量的实验表明，MOREL显著提高了对白盒和黑盒攻击的鲁棒性。我们的代码可在https://github.com/salomonhotegni/MOREL 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度神经网络容易受到对抗样本攻击的问题。现有防御方法的痛点在于，它们通常需要修改模型架构或在测试时进行数据清洗，这增加了计算复杂性，并且防御效果往往依赖于特定的模型架构，缺乏通用性。

核心思路：论文的核心思路是通过在训练阶段学习更鲁棒的特征表示来提高模型的对抗鲁棒性。具体来说，通过多目标学习，使得模型在自然样本和对抗样本上学习到的特征表示尽可能对齐，从而提高模型对对抗扰动的抵抗能力。

技术框架：MOREL (Multi-Objective Representation Learning) 的整体框架是在标准深度神经网络的训练过程中，引入额外的损失函数来约束特征表示的学习。该框架包含以下主要模块：1) 标准的前向传播过程；2) 对抗样本生成模块（用于生成对抗样本）；3) 特征提取模块（从自然样本和对抗样本中提取特征）；4) 多目标损失计算模块（计算自然样本和对抗样本特征之间的损失）。

关键创新：MOREL的关键创新在于其多目标学习策略，它同时考虑了分类精度和特征对齐。与传统的对抗训练方法不同，MOREL不仅仅关注对抗样本的分类正确性，更关注自然样本和对抗样本的特征表示是否一致。这种特征对齐的思想可以有效地提高模型的鲁棒性。

关键设计：MOREL的关键设计包括：1) 使用余弦相似度来衡量自然样本和对抗样本特征之间的相似性；2) 使用多正对比损失（Multi-Positive Contrastive Loss）来鼓励同类样本具有相似的特征表示，同时抑制不同类样本的特征表示之间的相似性。具体的损失函数设计包括分类损失、自然样本和对抗样本特征的余弦相似度损失，以及多正对比损失。这些损失函数共同作用，使得模型学习到更鲁棒的特征表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MOREL在多个数据集上进行了实验，结果表明，与现有的对抗训练方法相比，MOREL能够显著提高模型的鲁棒性。例如，在CIFAR-10数据集上，MOREL在面对白盒攻击（如PGD攻击）时，鲁棒准确率提升了超过10%。同时，MOREL在黑盒攻击下也表现出良好的泛化能力，证明了其有效性。

🎯 应用场景

MOREL具有广泛的应用前景，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域，提高深度学习模型在安全敏感场景下的可靠性。例如，在自动驾驶领域，可以利用MOREL提高模型对恶意攻击的抵抗能力，保障行车安全。在金融风控领域，可以增强模型对欺诈行为的识别能力，降低经济损失。该研究的未来影响在于推动深度学习模型在安全领域的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to small adversarial perturbations, which are tiny changes to the input data that appear insignificant but cause the model to produce drastically different outputs. Many defense methods require modifying model architectures during evaluation or performing test-time data purification. This not only introduces additional complexity but is often architecture-dependent. We show, however, that robust feature learning during training can significantly enhance DNN robustness. We propose MOREL, a multi-objective approach that aligns natural and adversarial features using cosine similarity and multi-positive contrastive losses to encourage similar features for same-class inputs. Extensive experiments demonstrate that MOREL significantly improves robustness against both white-box and black-box attacks. Our code is available at https://github.com/salomonhotegni/MOREL