MRCert: На пути к сертификации стойкости после развертывания для несвязанных образцов с помощью маскировки конкретного типа

arXiv: 2610.10.10617v1 Вид уведомления: перекрестное резюме: В период после развертывания входные данные для моделей глубокого обучения могут быть или не могут отсортированы. Сертификация надежности на таких входных данных в пределах патча может проверить их доброкачественность и должна сохранять высокую точность прогнозирования. Вместе с тем существующие защитники восстановления на основе гладких методов и маскировки не могут достичь обоих одновременно: они значительно ухудшают точность прогнозов и не в состоянии проверить доброжелательность обратного знака, соответственно, привязывающегося к спорным позициям. Мы предлагаем MRCert, первого сертифицированного защитника на основе маскировки, который показывает возможность достижения обоих. В отличие от всех существующих работ по применению общего условия в отношении обоих видов исходных данных (выбранных образцов на бенинском и состязательном пятнах) для сертификации, MRCert определяет специфические свойства моделей глубокого обучения для обоих типов во время после развертывания и официально увязывает их с проверкой доброкачественности этикеток посредством использования новой модели, ориентированной на тип.