論文の概要: Exploiting Multi-Object Relationships for Detecting Adversarial Attacks in Complex Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08421v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 00:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 14:42:23.502814
• Title: Exploiting Multi-Object Relationships for Detecting Adversarial Attacks in Complex Scenes
• Title（参考訳）: 複雑な場面における敵攻撃検出のための複数物体関係の爆発
• Authors: Mingjun Yin, Shasha Li, Zikui Cai, Chengyu Song, M. Salman Asif, Amit K. Roy-Chowdhury, and Srikanth V. Krishnamurthy
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするビジョンシステムは、敵の例に弱いことが知られている。 近年の研究では、入力データの固有成分のチェックは、敵攻撃を検出するための有望な方法であることが示された。 言語モデルを用いてコンテキスト整合性チェックを行う新しい手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.65308857232767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision systems that deploy Deep Neural Networks (DNNs) are known to be vulnerable to adversarial examples. Recent research has shown that checking the intrinsic consistencies in the input data is a promising way to detect adversarial attacks (e.g., by checking the object co-occurrence relationships in complex scenes). However, existing approaches are tied to specific models and do not offer generalizability. Motivated by the observation that language descriptions of natural scene images have already captured the object co-occurrence relationships that can be learned by a language model, we develop a novel approach to perform context consistency checks using such language models. The distinguishing aspect of our approach is that it is independent of the deployed object detector and yet offers very high accuracy in terms of detecting adversarial examples in practical scenes with multiple objects.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするビジョンシステムは、敵の例に弱いことが知られている。 近年の研究では、入力データの内在的成分をチェックすることは、敵攻撃を検出するための有望な方法である(例えば、複雑な場面におけるオブジェクトの共起関係をチェックするなど)。 しかし、既存のアプローチは特定のモデルに結びついており、一般化性を提供していない。 自然シーン画像の言語記述が、言語モデルで学習可能なオブジェクト共起関係を既に捉えているという観察に触発されて、そのような言語モデルを用いてコンテキスト整合性チェックを行う新しいアプローチを開発した。 提案手法の特長は, 対象物検出装置とは独立でありながら, 複数の対象物を持つ現実的な場面において, 敵物検出の精度が高い点である。

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