AIを欺く画像の謎を人間の目が解く

study 2024年10月02日

3つの要点
✔️ 制限なく画像を改変する攻撃の評価には人間による実験が不可欠だが、現状そのような研究は不足しています。
✔️ 人間評価実験のためのフレームワーク「SCOOTER」を新たに提案しました。体系的な実験手順と必要な参加者数の算出方法を提示しました。
✔️ AI技術の急速な進歩により、自然な画像による攻撃の脅威が高まります。本研究の枠組みを活用し、さらなる研究の発展が期待されるでしょう。

How Real Is Real? A Human Evaluation Framework for Unrestricted Adversarial Examples
written by Dren Fazlija, Arkadij Orlov, Johanna Schrader, Monty-Maximilian Zühlke, Michael Rohs, Daniel Kudenko
(Submitted on 19 Apr 2024)
Comments: 3 pages, 3 figures, AAAI 2024 Spring Symposium on User-Aligned Assessment of Adaptive AI Systems
Subjects: Artificial Intelligence (cs.AI)

code：

本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。

概要

機械学習モデルが私たちの生活に浸透するにつれ、adversarial examples (敵対的サンプル) がAIシステムの安全性を脅かしています。画像分野では、人間には気づかれないように巧妙に改変された画像が、最先端の機械学習モデルを大きく欺くことができるのです。これらのサンプルは、人間には通常は明らかな差異があっても、機械学習モデルにとっては意味を成さない微小な変化を含んでいます。このようなサンプルを用いた攻撃は、機械学習モデルが誤った予測や振る舞いを示す可能性があります。

従来、このような攻撃は画像の変更に制限があったため、防御が比較的容易でした。しかし、最近の研究では、自然な見た目を保ちつつ制限のない改変を加えた敵対的サンプルの生成が可能だと主張されています。攻撃者はこの自由度の高さを利用して、従来の防御策が想定する範囲を超えた攻撃を仕掛けることができるのです。

果たしてこの「制限のない敵対的サンプル」は本当に人間には気づかれないのでしょうか？その質を評価するには、人間による厳密な評価実験が不可欠です。本論文では、画像ベースの攻撃に特化した人間評価フレームワーク「SCOOTER」を提案し、研究者がこの重要な課題に取り組むための道筋を示します。

提案手法(SCOOTER)

本論文では、制限のない敵対的サンプルの人間による評価のためのフレームワークSCOOTER (Systemizing Confusion Over Observations To Evaluate Realness) を提案しています。SCOOTERは以下の要素から構成されます。

1. モジュール設計のウェブアプリケーション：画像を容易に統合できるFlaskベースのウェブアプリ。
2. 研究プロトコル：オンライン研究の各ステップを詳細にガイドする。
3. オンラインリーダーボード：異なるターゲットモデルに対する最先端の攻撃手法の比較を可能にする。
4. 画像データベース：生成された敵対的サンプルをさらなる分析のために収集。

提案手法の中核となるのは、13分間のオンライン研究です。研究の流れは以下の通りです。

1. 色覚検査（図1）：色覚異常の参加者を除外するため、5つのイシハラ型画像の判定を行います。

2. 理解度チェック（図2）：6組の画像ペアを提示し、修正された画像を5組以上正しく判定できた参加者のみがメイン研究に進めます。

3. メイン研究（図3）：106枚の画像について、修正の程度を-100（修正なし）から+100（修正あり）の連続値で評価するスライダー入力を用います。うち50枚は無修正画像、50枚は敵対的サンプル、6枚は注意チェック用の画像です。

また、統計的に有意義な研究に必要な参加者数を経験的に推定する方法を提案しています。3つの攻撃手法について、各690人分のデータを収集し、十分なサンプルサイズを決定する計画です。

以上のように、SCOOTERは制限のない敵対的サンプルの人間評価実験をサポートする包括的なフレームワークであると言えます。提案された研究プロトコルや参加者数の推定方法は、この分野の研究の質を高めるために重要な役割を果たすでしょう。

実験計画

この論文は、制限のない敵対的サンプルの人間評価のためのフレームワークSCOOTERを提案することに主眼を置いており、実際にSCOOTERを用いた実験はまだ行われていません。

提案手法の説明の中で、必要な参加者数を経験的に推定するための実験計画が示されています。具体的には、3つの攻撃手法について、adversarially trainedされたResNet-50モデル (Salman et al. 2020) を用いて各690人分のデータを収集し、十分なサンプルサイズを決定するという計画です。この実験計画は、SCOOTERを用いた研究の質を確保するために重要な役割を果たすと考えられます。

しかし、この計画はあくまで提案段階であり、実際に実験が行われたわけではありません。本論文は、制限のない敵対的サンプルの人間評価という重要な課題に取り組むためのフレームワークを提供することに意義があると言えるでしょう。今後、SCOOTERを用いた実証実験が行われ、その結果が報告されることが期待されます。