L-AutoDA: Leveraging Large Language Models for Automated Decision-based Adversarial Attacks

📄 arXiv: 2401.15335v2 📥 PDF

作者: Ping Guo, Fei Liu, Xi Lin, Qingchuan Zhao, Qingfu Zhang

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-27 (更新: 2024-05-22)

备注: Camera ready version for GECCO'24 workshop

DOI: 10.1145/3638530.3664121

💡 一句话要点

提出L-AutoDA以解决自动化决策基础对抗攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗攻击 大型语言模型 自动化设计 模型鲁棒性 网络安全

📋 核心要点

  1. 现有的对抗攻击方法在模型的鲁棒性和安全性方面面临重大挑战，尤其是决策基础攻击更为隐蔽，难以防御。
  2. 本文提出L-AutoDA，通过利用大型语言模型的生成能力，自动化设计决策基础对抗攻击，显著减少人工干预。
  3. 在CIFAR-10数据集上的实验结果表明，L-AutoDA在成功率和计算效率上均显著优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

在快速发展的机器学习领域，对抗攻击对模型的鲁棒性和安全性构成了重大挑战。决策基础攻击只需模型的决策反馈，而非详细的概率或分数，尤其隐蔽且难以防御。本文提出L-AutoDA（基于大型语言模型的自动化决策基础对抗攻击），利用大型语言模型的生成能力，自动设计这些攻击。通过在进化框架中与大型语言模型进行迭代交互，L-AutoDA高效地自动设计竞争性攻击算法，减少人工干预。我们在CIFAR-10数据集上验证了L-AutoDA的有效性，显示出在成功率和计算效率上显著优于基线方法。研究结果强调了语言模型作为对抗攻击生成工具的潜力，并为开发鲁棒的AI系统开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决决策基础对抗攻击的自动化设计问题。现有方法通常依赖人工设计，效率低且难以适应复杂场景。

核心思路：L-AutoDA的核心思路是利用大型语言模型的生成能力，通过与模型的迭代交互，自动生成有效的对抗攻击策略，从而提高攻击的效率和成功率。

技术框架：L-AutoDA的整体架构包括数据输入、模型交互、攻击策略生成和评估模块。首先输入数据，然后与大型语言模型进行交互，生成攻击策略，最后评估其有效性。

关键创新：L-AutoDA的主要创新在于将大型语言模型应用于对抗攻击的生成，突破了传统方法依赖人工设计的限制，显著提高了攻击的自动化程度和效率。

关键设计：在设计中，L-AutoDA采用了特定的损失函数来优化攻击效果，并通过进化算法调整参数设置，以确保生成的攻击策略具有竞争力。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，L-AutoDA在CIFAR-10数据集上的成功率显著提高，较基线方法提升幅度达到XX%（具体数据待补充），同时在计算效率上也表现出明显优势，展示了其在对抗攻击生成中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、自动化测试和智能系统的鲁棒性评估。通过自动化生成对抗攻击，研究者可以更有效地评估和提升AI系统的安全性，降低人工干预的需求，推动安全技术的发展。

📄 摘要（原文）

In the rapidly evolving field of machine learning, adversarial attacks present a significant challenge to model robustness and security. Decision-based attacks, which only require feedback on the decision of a model rather than detailed probabilities or scores, are particularly insidious and difficult to defend against. This work introduces L-AutoDA (Large Language Model-based Automated Decision-based Adversarial Attacks), a novel approach leveraging the generative capabilities of Large Language Models (LLMs) to automate the design of these attacks. By iteratively interacting with LLMs in an evolutionary framework, L-AutoDA automatically designs competitive attack algorithms efficiently without much human effort. We demonstrate the efficacy of L-AutoDA on CIFAR-10 dataset, showing significant improvements over baseline methods in both success rate and computational efficiency. Our findings underscore the potential of language models as tools for adversarial attack generation and highlight new avenues for the development of robust AI systems.