論文の概要: Parallel Rectangle Flip Attack: A Query-based Black-box Attack against Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08970v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 06:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 15:19:18.210318
• Title: Parallel Rectangle Flip Attack: A Query-based Black-box Attack against Object Detection
• Title（参考訳）: parallel rectangle flip attack: オブジェクト検出に対するクエリベースのブラックボックス攻撃
• Authors: Siyuan Liang, Baoyuan Wu, Yanbo Fan, Xingxing Wei, Xiaochun Cao
• Abstract要約: 本稿では,攻撃領域近傍の準最適検出を回避するために,ランダム探索による並列矩形フリップ攻撃(PRFA)を提案する。 提案手法は, アンカーベースやアンカーフリーなど, 様々な人気物体検出装置を効果的かつ効率的に攻撃し, 転送可能な対向例を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.08832589750003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection has been widely used in many safety-critical tasks, such as autonomous driving. However, its vulnerability to adversarial examples has not been sufficiently studied, especially under the practical scenario of black-box attacks, where the attacker can only access the query feedback of predicted bounding-boxes and top-1 scores returned by the attacked model. Compared with black-box attack to image classification, there are two main challenges in black-box attack to detection. Firstly, even if one bounding-box is successfully attacked, another sub-optimal bounding-box may be detected near the attacked bounding-box. Secondly, there are multiple bounding-boxes, leading to very high attack cost. To address these challenges, we propose a Parallel Rectangle Flip Attack (PRFA) via random search. We explain the difference between our method with other attacks in Fig.~\ref{fig1}. Specifically, we generate perturbations in each rectangle patch to avoid sub-optimal detection near the attacked region. Besides, utilizing the observation that adversarial perturbations mainly locate around objects' contours and critical points under white-box attacks, the search space of attacked rectangles is reduced to improve the attack efficiency. Moreover, we develop a parallel mechanism of attacking multiple rectangles simultaneously to further accelerate the attack process. Extensive experiments demonstrate that our method can effectively and efficiently attack various popular object detectors, including anchor-based and anchor-free, and generate transferable adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は、自動運転など、多くの安全クリティカルなタスクで広く使われている。 しかし、敵の例に対する脆弱性は十分に研究されていない。特にブラックボックス攻撃の実践シナリオでは、攻撃者は予測されたバウンディングボックスと攻撃モデルによって返されるトップ1スコアのクエリフィードバックにしかアクセスできない。 ブラックボックス攻撃とイメージ分類を比較すると、ブラックボックス攻撃とイメージ分類の主な課題は2つある。 まず、1つのバウンディングボックスが攻撃に成功しても、攻撃されたバウンディングボックスの近くで別のサブ最適バウンディングボックスを検出することができる。 第二に、複数のバウンディングボックスがあり、攻撃コストが非常に高い。 これらの課題に対処するために,ランダム探索による並列矩形フリップ攻撃(PRFA)を提案する。 本手法と他の攻撃方法の違いをfigで解説する。 ~\ref{fig1}。 具体的には,各矩形パッチに摂動を生成し,攻撃領域近傍の準最適検出を回避する。 また, 物体の輪郭や臨界点の周囲に主眼を置き, 白箱攻撃下での対向的摂動の観測により, 攻撃長方形の探索空間が小さくなり, 攻撃効率が向上する。 さらに,複数の矩形を同時に攻撃する並列機構を開発し,攻撃プロセスをさらに加速する。 本手法は, アンカーベースやアンカーフリーを含む, 様々な人気物体検出装置を効果的かつ効率的に攻撃し, 転送可能な対向例を生成する。

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