論文の概要: Geometrically Adaptive Dictionary Attack on Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04371v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 10:26:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 15:30:50.180539
• Title: Geometrically Adaptive Dictionary Attack on Face Recognition
• Title（参考訳）: 顔認識における幾何学的適応辞書攻撃
• Authors: Junyoung Byun, Hyojun Go, Changick Kim
• Abstract要約: 顔認証に対するクエリ効率の良いブラックボックス攻撃のための戦略を提案する。 中心となるアイデアは、UVテクスチャマップに逆方向の摂動を作り、それを画像の顔に投影することです。 LFWデータセットとCPLFWデータセットの実験において、圧倒的な性能改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.712389625037442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CNN-based face recognition models have brought remarkable performance improvement, but they are vulnerable to adversarial perturbations. Recent studies have shown that adversaries can fool the models even if they can only access the models' hard-label output. However, since many queries are needed to find imperceptible adversarial noise, reducing the number of queries is crucial for these attacks. In this paper, we point out two limitations of existing decision-based black-box attacks. We observe that they waste queries for background noise optimization, and they do not take advantage of adversarial perturbations generated for other images. We exploit 3D face alignment to overcome these limitations and propose a general strategy for query-efficient black-box attacks on face recognition named Geometrically Adaptive Dictionary Attack (GADA). Our core idea is to create an adversarial perturbation in the UV texture map and project it onto the face in the image. It greatly improves query efficiency by limiting the perturbation search space to the facial area and effectively recycling previous perturbations. We apply the GADA strategy to two existing attack methods and show overwhelming performance improvement in the experiments on the LFW and CPLFW datasets. Furthermore, we also present a novel attack strategy that can circumvent query similarity-based stateful detection that identifies the process of query-based black-box attacks.
• Abstract（参考訳）: CNNベースの顔認識モデルは優れた性能向上をもたらしたが、敵の摂動に弱い。 最近の研究では、たとえモデルのハードラベル出力にしかアクセスできないとしても、敵はモデルを騙すことができることが示されている。 しかし、不可避な逆ノイズを見つけるために多くのクエリが必要であるため、これらの攻撃にはクエリの数を減らすことが不可欠である。 本稿では,既存の決定に基づくブラックボックス攻撃の2つの限界を指摘した。 背景雑音の最適化のためにクエリを無駄にし、他の画像に対して発生する逆の摂動を利用できない。 我々はこれらの制限を克服するために3次元顔アライメントを活用し、Geometrically Adaptive Dictionary Attack (GADA) と呼ばれる顔認識に対するクエリ効率の良いブラックボックス攻撃の一般的な戦略を提案する。 私たちの核となるアイデアは、uvテクスチャマップで逆の摂動を生成し、それを画像の顔に投影することです。 摂動探索空間を顔領域に制限し、以前の摂動を効果的にリサイクルすることにより、クエリ効率を大幅に改善する。 GADA戦略を既存の2つの攻撃手法に適用し、LFWおよびCPLFWデータセットの実験において圧倒的な性能改善を示す。 さらに,クエリに基づくブラックボックス攻撃のプロセスを特定する,クエリ類似性に基づくステートフル検出を回避する新たな攻撃戦略を提案する。

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