ObjectSeker:パッチ-アグノスティックマスキングによるパッチ隠蔽攻撃に対する確実にロバストなオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Xiang Chong; Valtchanov Alexander; Mahloujifar Saeed; Mittal Prateek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207719049972 整理番号：22P0284423

ObjectSeker:パッチ-アグノスティックマスキングによるパッチ隠蔽攻撃に対する確実にロバストなオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

ObjectSeeker: Certifiably Robust Object Detection against Patch Hiding Attacks via Patch-agnostic Masking

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自律車両のようなセキュリティクリティカルシステムにおいて広く展開されているオブジェクト検出器は,パッチ隠蔽攻撃に対して脆弱であることが見出されている。攻撃者は,オブジェクト検出器が犠牲オブジェクトの検出を誤って,オブジェクト検出アプリケーションの機能を弱めるために,単一の物理的に実現可能な敵対パッチを使用できる。本論文では,パッチ隠蔽攻撃に対する証明可能ロバスト物体検出用のオブジェクトSekerを提案した。オブジェクトSeekerにおける重要な洞察はパッチ-診断マスキングであり,パッチの形状,サイズ,および位置を知ることなく,全体の広告パッチをマスクすることを目的とする。このマスキング操作は敵対効果を中和し,マスクされた画像上の物体を安全に検出するためのバニラオブジェクト検出器を可能にする。注目すべきことに,著者らは,証明可能な方法でオブジェクトSeekerのロバスト性を評価できる:著者らは,オブジェクトSeekerが脅威モデル内の任意のホワイトボックス適応攻撃に対してあるオブジェクトを検出することができるかどうかを形式的に決定するための認証手順を開発し,証明可能なロバスト性を達成した。著者らの実験は,前の研究よりも,高いクリーン性能(約1%の低下)と同様に,顕著な(約10%~40%の絶対および ̄2~6xの相対的)改善を,高いクリーン性能(約1%の低下)を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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