論文の概要: Segment and Complete: Defending Object Detectors against Adversarial Patch Attacks with Robust Patch Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04532v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 19:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:23:30.121688
• Title: Segment and Complete: Defending Object Detectors against Adversarial Patch Attacks with Robust Patch Detection
• Title（参考訳）: セグメントと完全:ロバストパッチ検出による対向パッチ攻撃に対する物体検出器の防御
• Authors: Jiang Liu, Alexander Levine, Chun Pong Lau, Rama Chellappa, Soheil Feizi
• Abstract要約: 敵のパッチ攻撃は最先端の物体検出器に深刻な脅威をもたらす。 パッチ攻撃に対して物体検出器を防御するフレームワークであるSegment and Complete Defense (SAC)を提案する。 SACは、物理的パッチ攻撃の標的攻撃成功率を著しく低減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 142.24869736769432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection plays a key role in many security-critical systems. Adversarial patch attacks, which are easy to implement in the physical world, pose a serious threat to state-of-the-art object detectors. Developing reliable defenses for object detectors against patch attacks is critical but severely understudied. In this paper, we propose Segment and Complete defense (SAC), a general framework for defending object detectors against patch attacks through detecting and removing adversarial patches. We first train a patch segmenter that outputs patch masks that provide pixel-level localization of adversarial patches. We then propose a self adversarial training algorithm to robustify the patch segmenter. In addition, we design a robust shape completion algorithm, which is guaranteed to remove the entire patch from the images given the outputs of the patch segmenter are within a certain Hamming distance of the ground-truth patch masks. Our experiments on COCO and xView datasets demonstrate that SAC achieves superior robustness even under strong adaptive attacks with no performance drop on clean images, and generalizes well to unseen patch shapes, attack budgets, and unseen attack methods. Furthermore, we present the APRICOT-Mask dataset, which augments the APRICOT dataset with pixel-level annotations of adversarial patches. We show SAC can significantly reduce the targeted attack success rate of physical patch attacks.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は多くのセキュリティクリティカルなシステムにおいて重要な役割を果たす。 物理的な世界で容易に実装できる敵のパッチ攻撃は、最先端の物体検出装置に深刻な脅威をもたらす。 パッチ攻撃に対する物体探知器の信頼性の高い防御を開発することは重要であるが、厳格に検討されている。 本稿では,敵パッチの検出・削除を通じて,対象検知器をパッチ攻撃から守るための一般的なフレームワークであるSegment and Complete Defense (SAC)を提案する。 まず、逆パッチの画素レベルのローカライゼーションを提供するパッチマスクを出力するパッチセグメンタを訓練する。 次に、パッチセグメンタを堅牢化するための自己逆行訓練アルゴリズムを提案する。 さらに,パッチセグメンタの出力が接地トラス・パッチマスクの一定のハミング距離内にある場合,画像からパッチ全体を除去することが保証される頑健な形状補完アルゴリズムを設計する。 COCOおよびxViewデータセットに対する実験により、SACは、クリーンな画像に性能低下のない強い適応攻撃でも優れた堅牢性を実現し、見えないパッチ形状、アタック予算、および見えないアタック手法によく適応できることを示した。 さらに,APRICOT-Maskデータセットを提案する。APRICOTデータセットは,逆パッチの画素レベルのアノテーションで拡張される。 SACは、物理的パッチ攻撃の標的攻撃成功率を著しく低減できることを示す。

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