論文の概要: Adv-Attribute: Inconspicuous and Transferable Adversarial Attack on Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06871v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 09:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 16:15:36.102310
• Title: Adv-Attribute: Inconspicuous and Transferable Adversarial Attack on Face Recognition
• Title（参考訳）: Adv-Attribute: 顔認識における不明瞭で移動可能な敵対的攻撃
• Authors: Shuai Jia, Bangjie Yin, Taiping Yao, Shouhong Ding, Chunhua Shen, Xiaokang Yang, Chao Ma
• Abstract要約: Adv-Attribute (Adv-Attribute) は、顔認証に対する不明瞭で伝達可能な攻撃を生成するように設計されている。 FFHQとCelebA-HQデータセットの実験は、提案されたAdv-Attributeメソッドが最先端の攻撃成功率を達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.1952945740271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have shown their vulnerability when dealing with adversarial attacks. Existing attacks almost perform on low-level instances, such as pixels and super-pixels, and rarely exploit semantic clues. For face recognition attacks, existing methods typically generate the l_p-norm perturbations on pixels, however, resulting in low attack transferability and high vulnerability to denoising defense models. In this work, instead of performing perturbations on the low-level pixels, we propose to generate attacks through perturbing on the high-level semantics to improve attack transferability. Specifically, a unified flexible framework, Adversarial Attributes (Adv-Attribute), is designed to generate inconspicuous and transferable attacks on face recognition, which crafts the adversarial noise and adds it into different attributes based on the guidance of the difference in face recognition features from the target. Moreover, the importance-aware attribute selection and the multi-objective optimization strategy are introduced to further ensure the balance of stealthiness and attacking strength. Extensive experiments on the FFHQ and CelebA-HQ datasets show that the proposed Adv-Attribute method achieves the state-of-the-art attacking success rates while maintaining better visual effects against recent attack methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、敵攻撃に対処する際の脆弱性を示している。 既存の攻撃は、ピクセルやスーパーピクセルのような低レベルのインスタンスでほとんど実行され、意味的な手がかりをほとんど利用しない。 顔認識攻撃では、既存の手法ではピクセルにl_p-norm摂動を生成するのが一般的だが、攻撃の転送性が低く、防御モデルに高い脆弱性が生じる。 本研究では,低レベル画素上で摂動を行う代わりに,高レベルセマンティクスを摂動して攻撃伝達性を改善する攻撃を生成することを提案する。 具体的には、統合柔軟なフレームワークであるAdv-Attributes(Adv-Attribute)は、顔の認識に不明瞭で伝達可能な攻撃を発生させるように設計されている。 さらに,重要属性選択と多目的最適化戦略を導入して,ステルス性と攻撃力のバランスをさらに確保する。 FFHQとCelebA-HQデータセットの大規模な実験は、提案したAdv-Attributeメソッドが、最新の攻撃方法に対する視覚効果を維持しつつ、最先端の攻撃成功率を達成することを示している。

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