論文の概要: MultAV: Multiplicative Adversarial Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08058v2
• Date: Sun, 10 Oct 2021 04:26:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 08:06:26.598639
• Title: MultAV: Multiplicative Adversarial Videos
• Title（参考訳）: multav: 増殖型広告ビデオ
• Authors: Shao-Yuan Lo, Vishal M. Patel
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ認識モデルに対する新たな攻撃手法であるMultAVを提案する。 MultAVは乗算によってビデオデータに摂動を課す。 実験結果から,MultAV に対する加法攻撃に対して逆向きに訓練したモデルでは,MultAV に対するロバスト性が低いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.94264837503135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The majority of adversarial machine learning research focuses on additive attacks, which add adversarial perturbation to input data. On the other hand, unlike image recognition problems, only a handful of attack approaches have been explored in the video domain. In this paper, we propose a novel attack method against video recognition models, Multiplicative Adversarial Videos (MultAV), which imposes perturbation on video data by multiplication. MultAV has different noise distributions to the additive counterparts and thus challenges the defense methods tailored to resisting additive adversarial attacks. Moreover, it can be generalized to not only Lp-norm attacks with a new adversary constraint called ratio bound, but also different types of physically realizable attacks. Experimental results show that the model adversarially trained against additive attack is less robust to MultAV.
• Abstract（参考訳）: adversarial machine learning研究の大部分は、入力データにadversarial perturbationを追加する付加的な攻撃に焦点を当てている。 一方、画像認識の問題とは異なり、ビデオ領域では少数の攻撃アプローチのみが研究されている。 本稿では,ビデオデータに乗法によって摂動を強制するビデオ認識モデルである multiplicative adversarial videos (multav) に対する新しい攻撃法を提案する。 MultAVは添加物と異なるノイズ分布を持ち、添加物に対する攻撃に抵抗する防御方法に挑戦する。 さらに、比境界と呼ばれる新しい敵対的制約を持つlpノルム攻撃だけでなく、物理的に実現可能な攻撃の異なるタイプにも一般化することができる。 実験結果から,MultAV に対する添加攻撃に対して逆向きに訓練したモデルはより堅牢であることがわかった。

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