論文の概要: Generating Band-Limited Adversarial Surfaces Using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07424v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 19:16:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 14:54:57.776494
• Title: Generating Band-Limited Adversarial Surfaces Using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた帯域制限面の生成
• Authors: Roee Ben Shlomo, Yevgeniy Men, Ido Imanuel
• Abstract要約: 逆の例は、分類ニューラルネットワークの入力信号に追加されるノイズを生成する技術である。 この技術的レポートでは、攻撃を発生させるニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating adversarial examples is the art of creating a noise that is added to an input signal of a classifying neural network, and thus changing the network's classification, while keeping the noise as tenuous as possible. While the subject is well-researched in the 2D regime, it is lagging behind in the 3D regime, i.e. attacking a classifying network that works on 3D point-clouds or meshes and, for example, classifies the pose of people's 3D scans. As of now, the vast majority of papers that describe adversarial attacks in this regime work by methods of optimization. In this technical report we suggest a neural network that generates the attacks. This network utilizes PointNet's architecture with some alterations. While the previous articles on which we based our work on have to optimize each shape separately, i.e. tailor an attack from scratch for each individual input without any learning, we attempt to create a unified model that can deduce the needed adversarial example with a single forward run.
• Abstract（参考訳）: 敵対的な例を生成する技術は、ニューラルネットワークの入力信号に付加されるノイズを生成し、それによってネットワークの分類を変更しながら、ノイズを可能な限り厳しく保つ技術である。 被験者は2D政権でよく研究されているが、3D政権では遅れている。すなわち、3Dポイントクラウドやメッシュで動作する分類ネットワークを攻撃し、例えば人々の3Dスキャンのポーズを分類する。 現在、この体制における敵攻撃を記述したほとんどの論文は、最適化の方法によって機能している。 本報告では,攻撃を発生させるニューラルネットワークを提案する。 このネットワークはpointnetのアーキテクチャにいくつかの変更を加えている。 従来の論文では各形状を個別に最適化する必要があり、例えば学習せずに個々の入力に対してスクラッチから攻撃を調整しなければなりませんでしたが、単一のフォワードランで必要な対向例を推論できる統一モデルを作成しようとします。

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