論文の概要: Understanding Key Point Cloud Features for Development Three-dimensional Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14164v4
• Date: Wed, 18 Dec 2024 10:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:25.581166
• Title: Understanding Key Point Cloud Features for Development Three-dimensional Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 開発3次元敵攻撃のためのキーポイントクラウド機能を理解する
• Authors: Hanieh Naderi, Chinthaka Dinesh, Ivan V. Bajic, Shohreh Kasaei,
• Abstract要約: 敵対的攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく様々な入力信号の分析に深刻な課題をもたらす。 本稿では, 対向点の予測において, 雲の特徴が最も重要である点について検討する。 これらの特徴は、4つの異なるDNNアーキテクチャの対向点を予測できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.54336705252989
• License:
• Abstract: Adversarial attacks pose serious challenges for deep neural network (DNN)-based analysis of various input signals. In the case of three-dimensional point clouds, methods have been developed to identify points that play a key role in network decision, and these become crucial in generating existing adversarial attacks. For example, a saliency map approach is a popular method for identifying adversarial drop points, whose removal would significantly impact the network decision. This paper seeks to enhance the understanding of three-dimensional adversarial attacks by exploring which point cloud features are most important for predicting adversarial points. Specifically, Fourteen key point cloud features such as edge intensity and distance from the centroid are defined, and multiple linear regression is employed to assess their predictive power for adversarial points. Based on critical feature selection insights, a new attack method has been developed to evaluate whether the selected features can generate an attack successfully. Unlike traditional attack methods that rely on model-specific vulnerabilities, this approach focuses on the intrinsic characteristics of the point clouds themselves. It is demonstrated that these features can predict adversarial points across four different DNN architectures, Point Network (PointNet), PointNet++, Dynamic Graph Convolutional Neural Networks (DGCNN), and Point Convolutional Network (PointConv) outperforming random guessing and achieving results comparable to saliency map-based attacks. This study has important engineering applications, such as enhancing the security and robustness of three-dimensional point cloud-based systems in fields like robotics and autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく様々な入力信号の分析に深刻な課題をもたらす。 3次元の点雲の場合、ネットワーク決定において重要な役割を果たす点を特定する手法が開発され、これらは既存の敵攻撃の発生に欠かせないものとなっている。 例えば、サリエンシマップアプローチは、敵のドロップポイントを識別する一般的な方法であり、その除去はネットワーク決定に大きな影響を及ぼす。 本稿では, 対向点の予測において, 雲の特徴がもっとも重要である点を探索することにより, 三次元対向攻撃の理解を深めることを目的とする。 具体的には、エッジ強度やセントロイドからの距離などの14個のキーポイント雲の特徴を定義し、逆転点の予測力を複数の線形回帰を用いて評価する。 重要な特徴選択の洞察に基づいて、選択した特徴が攻撃をうまく生成できるかどうかを評価するために、新たな攻撃方法が開発された。 モデル固有の脆弱性に依存する従来の攻撃方法とは異なり、このアプローチはポイントクラウド自体の本質的な特性に焦点を当てる。 これらの機能は、ポイントネットワーク(PointNet)、ポイントネット++(PointNet++)、ダイナミックグラフ畳み込みニューラルネットワーク(DGCNN)、ポイント畳み込みニューラルネットワーク(PointConv)の4つの異なるDNNアーキテクチャの対向点を予測でき、ランダムな推測よりも優れ、サリエンシマップベースの攻撃に匹敵する結果が得られる。 この研究は、ロボット工学や自律運転といった分野における3次元ポイントクラウドベースのシステムのセキュリティと堅牢性を高めるなど、重要な工学的応用を持っている。

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