周波数への攻撃による3D敵対攻撃のブースティング【JST・京大機械翻訳】

Liu Binbin; Zhang Jinlai; Chen Lyujie; Zhu Jihong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220641615905 整理番号：22P0280097

周波数への攻撃による3D敵対攻撃のブースティング【JST・京大機械翻訳】

Boosting 3D Adversarial Attacks with Attacking On Frequency

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26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)

深層ニューラルネットワーク(DNN)は敵対攻撃に対して脆弱であることが示されている。最近,3D敵対攻撃,特に点雲に対する敵対攻撃は,興味を喚起した。しかしながら,以前の方法によって得た敵対点雲は,弱い伝達性を示し,防御が容易である。これらの問題に取り組むために,本論文では,点雲の低周波成分に関してより多くの注意を払う新しい点雲攻撃(dubbed AOF)を提案した。点雲からの損失と,その低周波成分を,工芸の敵対サンプルに結合させた。大規模な実験は,AOFが最先端の(SOTA)攻撃と比較して,移動可能性を著しく改良することができ,SOTA3D防御方法に対してよりロバストであることを検証した。さもなければ,クリーンポイントクラウドと比較して,AOFによって得た敵対的ポイントクラウドは,異常値より多くの変形を含んだ。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , ニューロコンピュータ , 人工知能

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