論文の概要: Adversarial Exposure Attack on Diabetic Retinopathy Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09231v1
- Date: Sat, 19 Sep 2020 13:47:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 21:28:30.453999
- Title: Adversarial Exposure Attack on Diabetic Retinopathy Imagery
- Title（参考訳）: 糖尿病網膜症画像における対側曝露攻撃
- Authors: Yupeng Cheng, Felix Juefei-Xu, Qing Guo, Huazhu Fu, Xiaofei Xie,
Shang-Wei Lin, Weisi Lin, Yang Liu
- Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR)は、世界でも主要な視覚喪失の原因であり、多くの最先端の研究が強力なディープニューラルネットワーク(DNN)を構築し、網膜基底画像(RFI)を介してDR症例を自動的に分類している。
RFIは通常、広く存在するカメラ露光の影響を受け、DNNの露光に対する堅牢性は滅多に調査されない。
本稿では, 対角攻撃の観点からこの問題を考察し, 全く新しいタスク, すなわち, 対向画像を生成する対向露光攻撃を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.90046859398014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss in the world and
numerous cutting-edge works have built powerful deep neural networks (DNNs) to
automatically classify the DR cases via the retinal fundus images (RFIs).
However, RFIs are usually affected by the widely existing camera exposure while
the robustness of DNNs to the exposure is rarely explored. In this paper, we
study this problem from the viewpoint of adversarial attack and identify a
totally new task, i.e., adversarial exposure attack generating adversarial
images by tuning image exposure to mislead the DNNs with significantly high
transferability. To this end, we first implement a straightforward method,
i.e., multiplicative-perturbation-based exposure attack, and reveal the big
challenges of this new task. Then, to make the adversarial image naturalness,
we propose the adversarial bracketed exposure fusion that regards the exposure
attack as an element-wise bracketed exposure fusion problem in the
Laplacian-pyramid space. Moreover, to realize high transferability, we further
propose the convolutional bracketed exposure fusion where the element-wise
multiplicative operation is extended to the convolution. We validate our method
on the real public DR dataset with the advanced DNNs, e.g., ResNet50,
MobileNet, and EfficientNet, showing our method can achieve high image quality
and success rate of the transfer attack. Our method reveals the potential
threats to the DNN-based DR automated diagnosis and can definitely benefit the
development of exposure-robust automated DR diagnosis method in the future.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR)は、世界でも主要な視覚喪失の原因であり、多くの最先端の研究が強力なディープニューラルネットワーク(DNN)を構築し、網膜基底画像(RFI)を介してDR症例を自動的に分類している。
しかしながら、RFIは広く存在するカメラ露光の影響を受け、DNNの露光に対する堅牢性はまれである。
本稿では, 対向攻撃の観点からこの問題を考察し, 全く新しいタスク, すなわち, 対向画像を生成する対向的露光攻撃を, 非常に高い転送性でDNNを誤解させる画像露出の調整により同定する。
この目的のために我々はまず,乗算摂動に基づく露光攻撃という簡単な手法を実装し,この新しい課題を明らかにした。
そこで,本研究では,ラプラシアン・ピラミド空間における被曝攻撃を要素別ブラケット被曝融合問題として捉えた,逆ブラケット被曝融合を提案する。
さらに,高転送性を実現するために,素子ワイド乗算操作を畳み込みまで拡張した畳み込みブラケット露光融合を提案する。
提案手法は,ResNet50,MobileNet,EfficientNetなどの先進DNNを用いて実際のDRデータセット上で検証し,高い画像品質と転送攻撃の成功率が得られることを示す。
本手法は,DNNによるDR自動診断に対する潜在的な脅威を明らかにし,将来,露光障害のあるDR自動診断法の開発に有効である。
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