論文の概要: Adversarial Laser Spot: Robust and Covert Physical Adversarial Attack to
DNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01034v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 13:15:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-03 13:24:19.349750
- Title: Adversarial Laser Spot: Robust and Covert Physical Adversarial Attack to
DNNs
- Title（参考訳）: レーザースポット(adversarial laser spot) - dnnに対する強固で隠密な物理敵の攻撃
- Authors: Chengyin Hu
- Abstract要約: 本稿では、対向レーザー点(AdvLS)という、優れた隠蔽性を有する堅牢な物理的対向攻撃技術を提案する。
デジタルおよび物理環境における多数の実験は、AdvLSが優れた堅牢性と隠蔽を持っていることを示している。
実験の結果、AdvLSは高度なディープニューラルネットワークに深刻な干渉を課していることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most existing deep neural networks (DNNs) are easily disturbed by slight
noise. As far as we know, there are few researches on physical adversarial
attack technology by deploying lighting equipment. The light-based physical
adversarial attack technology has excellent covertness, which brings great
security risks to many applications based on deep neural networks (such as
automatic driving technology). Therefore, we propose a robust physical
adversarial attack technology with excellent covertness, called adversarial
laser point (AdvLS), which optimizes the physical parameters of laser point
through genetic algorithm to perform physical adversarial attack. It realizes
robust and covert physical adversarial attack by using low-cost laser
equipment. As far as we know, AdvLS is the first light-based adversarial attack
technology that can perform physical adversarial attacks in the daytime. A
large number of experiments in the digital and physical environments show that
AdvLS has excellent robustness and concealment. In addition, through in-depth
analysis of the experimental data, we find that the adversarial perturbations
generated by AdvLS have superior adversarial attack migration. The experimental
results show that AdvLS impose serious interference to the advanced deep neural
networks, we call for the attention of the proposed physical adversarial attack
technology.
- Abstract（参考訳）: 既存のディープニューラルネットワーク(DNN)の多くは、わずかなノイズによって容易に妨害される。
私たちが知る限り、照明設備を配備する物理的敵攻撃技術に関する研究はほとんどない。
光ベースの物理的敵攻撃技術は、優れた隠蔽性を持ち、ディープニューラルネットワーク(自動駆動技術など)に基づく多くのアプリケーションに重大なセキュリティリスクをもたらす。
そこで本研究では, 遺伝的アルゴリズムを用いて, レーザー点の物理的パラメータを最適化し, 物理的対人攻撃を行う, 優れた隠蔽性を有する頑健な物理的対人攻撃技術であるAdvLSを提案する。
低コストレーザー装置を用いて、堅牢で隠密な物理敵攻撃を実現する。
われわれが知る限りでは、AdvLSは昼間に物理的な敵攻撃を行うことのできる最初の光ベースの敵攻撃技術である。
デジタルおよび物理環境における多数の実験は、AdvLSが優れた堅牢性と隠蔽を持っていることを示している。
また,実験データの詳細な解析により,AdvLSが生成する逆方向の摂動は,逆方向の攻撃マイグレーションに優れることがわかった。
実験の結果,AdvLSは高度な深層ニューラルネットワークに深刻な干渉を強いることが示された。
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