論文の概要: Adversarial Imaging Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03728v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 06:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 20:19:47.433899
• Title: Adversarial Imaging Pipelines
• Title（参考訳）: 対比イメージングパイプライン
• Authors: Buu Phan, Fahim Mannan, Felix Heide
• Abstract要約: 我々は、特定のカメラISPを騙し、他のISPをそのままにしておく攻撃を開発する。 最新の自動車用ハードウェアISPを用いて提案手法を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.178120782659878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial attacks play an essential role in understanding deep neural network predictions and improving their robustness. Existing attack methods aim to deceive convolutional neural network (CNN)-based classifiers by manipulating RGB images that are fed directly to the classifiers. However, these approaches typically neglect the influence of the camera optics and image processing pipeline (ISP) that produce the network inputs. ISPs transform RAW measurements to RGB images and traditionally are assumed to preserve adversarial patterns. However, these low-level pipelines can, in fact, destroy, introduce or amplify adversarial patterns that can deceive a downstream detector. As a result, optimized patterns can become adversarial for the classifier after being transformed by a certain camera ISP and optic but not for others. In this work, we examine and develop such an attack that deceives a specific camera ISP while leaving others intact, using the same down-stream classifier. We frame camera-specific attacks as a multi-task optimization problem, relying on a differentiable approximation for the ISP itself. We validate the proposed method using recent state-of-the-art automotive hardware ISPs, achieving 92% fooling rate when attacking a specific ISP. We demonstrate physical optics attacks with 90% fooling rate for a specific camera lenses.
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃は、ディープニューラルネットワークの予測を理解し、その堅牢性を改善する上で重要な役割を果たす。 既存の攻撃方法は、分類器に直接供給されるRGB画像を操作することによって、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの分類器を欺くことを目指している。 しかし、これらのアプローチは通常、ネットワーク入力を生成するカメラ光学および画像処理パイプライン(ISP)の影響を無視します。 ISPはRAW測定をRGB画像に変換し、伝統的に敵のパターンを保存することが想定されている。 しかし、これらの低レベルのパイプラインは、実際に下流の検出器を欺きかねない敵のパターンを破壊、導入、または増幅することができる。 その結果、特定のカメラISPや光学装置に変換された後に、最適化されたパターンが分類器の敵になる可能性があるが、他ではそうではない。 本研究では、同一のダウンストリーム分類器を用いて、特定のカメラISPを欺くような攻撃を他人を無傷にしながら検討・開発する。 カメラ固有の攻撃を、isp自体の微分可能な近似に依存するマルチタスク最適化問題として捉える。 提案手法を最近の自動車用ハードウェアISPを用いて検証し,特定のISPを攻撃した場合に,92%の騙し率を達成した。 我々は、特定のカメラレンズに対して90%の騙し率で物理的光学攻撃を示す。

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