論文の概要: LPF-Defense: 3D Adversarial Defense based on Frequency Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11287v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 03:31:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 03:42:37.985979
• Title: LPF-Defense: 3D Adversarial Defense based on Frequency Analysis
• Title（参考訳）: lpf防御 : 周波数解析に基づく3次元防御
• Authors: Hanieh Naderi, Arian Etemadi, Kimia Noorbakhsh and Shohreh Kasaei
• Abstract要約: 3Dポイントのクラウド分類は、いまだに敵の攻撃に対して非常に脆弱である。 入力データの中間成分と高周波成分には、より多くの逆の摂動がある。 トレーニング段階での高周波コンテンツを抑えることにより、逆例に対するモデルが改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.496599300185915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although 3D point cloud classification has recently been widely deployed in different application scenarios, it is still very vulnerable to adversarial attacks. This increases the importance of robust training of 3D models in the face of adversarial attacks. Based on our analysis on the performance of existing adversarial attacks, more adversarial perturbations are found in the mid and high-frequency components of input data. Therefore, by suppressing the high-frequency content in the training phase, the models robustness against adversarial examples is improved. Experiments showed that the proposed defense method decreases the success rate of six attacks on PointNet, PointNet++ ,, and DGCNN models. In particular, improvements are achieved with an average increase of classification accuracy by 3.8 % on drop100 attack and 4.26 % on drop200 attack compared to the state-of-the-art methods. The method also improves models accuracy on the original dataset compared to other available methods.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウド分類は、最近さまざまなアプリケーションシナリオに広くデプロイされているが、敵攻撃に対して非常に脆弱である。 これにより、敵対的攻撃に直面した3Dモデルの堅牢なトレーニングの重要性が増す。 既存の対向攻撃の性能を解析した結果,入力データの中・高周波成分により多くの対向的摂動がみられた。 したがって、トレーニング段階での高周波コンテンツを抑制することにより、逆例に対するモデル堅牢性を向上する。 実験の結果,提案手法はPointNet, PointNet++, DGCNNモデルに対する6つの攻撃の成功率を低下させることがわかった。 特に、平均的な分類精度の向上により、drop100攻撃では3.8%、drop200攻撃では4.26%向上した。 また、他の利用可能な方法と比較して、元のデータセットのモデルの精度も向上する。

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