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#453
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
Adversarial Attackにおいてあるモデルで作成されたadversarial examplesが異なるアーキテクチャを持つ別のモデルへの攻撃を成功する疎なadversarial examplesを生成する手法を提案．摂動を2つの要素に分離し，それぞれ歪みの大きさと摂動されたピクセルの位置を制御する．
新規性
一部の画素に摂動を与えるだけでブラックボックス攻撃が可能．高速な推論速度かつ強力な移植性を達成．
結果
ImageNetを用いた実験から本手法の移植性がSoTAモデルよりも優れていることを示唆．ImageNetの画像においてℓ∞ノルム制約がない場合GreedyFoolはInceptionV3をResnet50 に転送する際に15.09%の騙され率を得るために0.67%の画素を摂動するが，本手法では0.46%の画素を摂動させるだけで63.76%の騙され率を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/shaguopohuaizhe/TSAA
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