並列矩形フリップ攻撃:オブジェクト検出に対する問合せベースブラックボックス攻撃【JST・京大機械翻訳】

Liang Siyuan; Wu Baoyuan; Fan Yanbo; Wei Xingxing; Cao Xiaochun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213030006257 整理番号：22P0278130

並列矩形フリップ攻撃:オブジェクト検出に対する問合せベースブラックボックス攻撃【JST・京大機械翻訳】

Parallel Rectangle Flip Attack: A Query-based Black-box Attack against Object Detection

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発行年： 2022年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月22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)

物体検出は,自律運転のような多くの安全クリティカルタスクで広く使用されている。しかし,敵対例に対する脆弱性は,特にブラックボックス攻撃の実際的シナリオの下で十分に研究されておらず,攻撃者が予測結合ボックスのクエリフィードバックと攻撃モデルによって返されるトップ1スコアをアクセスできる。画像分類に対するブラックボックス攻撃と比較して,検出へのブラックボックス攻撃における2つの主な課題がある。第1に,1つのバウンディングボックスがうまく攻撃されたとしても,他のサブ最適境界ボックスは,攻撃されたバウンディングボックスの近くで検出されるかもしれない。第二に,多重境界ボックスがあり,非常に高い攻撃コストをもたらす。これらの課題に取り組むために,ランダム探索による並列Rectangle Flip Attack(PRFA)を提案した。図のef{fig1}における他の攻撃と著者らの方法の違いを説明した。特に,攻撃領域近くの準最適検出を避けるために,各長方形パッチにおける摂動を生成した。そのうえ,敵対的摂動が主にホワイトボックス攻撃の下でオブジェクトの輪郭と臨界点のまわりに位置するという観察を利用して,攻撃効率を改善するために攻撃された長方形の探索空間を縮減する。さらに,攻撃過程をさらに加速するために,複数の長方形を同時に攻撃する並列機構を開発した。広範な実験は,著者らの方法が,アンカーベースおよびアンカーフリーを含む,様々なポピュラーなオブジェクト検出器を効果的に効率的に攻撃することができ,移動可能な敵対例を生成することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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