論文の概要: Improving Transferability of Adversarial Examples on Face Recognition with Beneficial Perturbation Feature Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16117v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 13:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:34:00.621407
• Title: Improving Transferability of Adversarial Examples on Face Recognition with Beneficial Perturbation Feature Augmentation
• Title（参考訳）: 有益摂動特徴付加による顔認識における逆例の伝達性の向上
• Authors: Fengfan Zhou, Hefei Ling, Yuxuan Shi, Jiazhong Chen, Zongyi Li, Qian Wang
• Abstract要約: 顔認識(FR)モデルは、良質な顔画像に知覚不能な摂動を加えることで、敵の例によって容易に騙される。 BPFA(Besticial Perturbation Feature Augmentation Attack)と呼ばれる新しい攻撃法を提案する。 BPFAは、敵の例の過剰適合を減らし、敵の戦略によってFRモデルをシュロゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.59085699652545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition (FR) models can be easily fooled by adversarial examples, which are crafted by adding imperceptible perturbations on benign face images. To improve the transferability of adversarial examples on FR models, we propose a novel attack method called Beneficial Perturbation Feature Augmentation Attack (BPFA), which reduces the overfitting of the adversarial examples to surrogate FR models by the adversarial strategy. Specifically, in the backpropagation step, BPFA records the gradients on pre-selected features and uses the gradient on the input image to craft adversarial perturbation to be added on the input image. In the next forward propagation step, BPFA leverages the recorded gradients to add perturbations(i.e., beneficial perturbations) that can be pitted against the adversarial perturbation added on the input image on their corresponding features. The above two steps are repeated until the last backpropagation step before the maximum number of iterations is reached. The optimization process of the adversarial perturbation added on the input image and the optimization process of the beneficial perturbations added on the features correspond to a minimax two-player game. Extensive experiments demonstrate that BPFA outperforms the state-of-the-art gradient-based adversarial attacks on FR.
• Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)モデルは、良質な顔画像に知覚不能な摂動を加えることで、敵対的な例によって容易に騙される。 本研究では, FRモデル上での対向例の転送性を向上させるため, BPFA (Beeficial Perturbation Feature Augmentation Attack) と呼ばれる新たな攻撃手法を提案する。 具体的には、バックプロパゲーションステップにおいて、bpfaは予め選択された特徴の勾配を記録し、入力画像上の勾配を用いて、入力画像に副次的な摂動を加える。 次の転送ステップでは、bpfaは記録された勾配を利用して、対応する特徴の入力画像に付加された逆摂動に対してピットできる摂動(すなわち、有益な摂動)を付加する。 上記の2つのステップは、イテレーションの最大数に達する前の最後のバックプロパゲーションステップまで繰り返される。 入力画像に付加される対向摂動の最適化プロセスと、特徴に付加される有益摂動の最適化プロセスは、ミニマックス2プレーヤゲームに対応する。 広範囲にわたる実験により、BPFAはFRに対する最先端の勾配に基づく敵攻撃よりも優れていることが示された。

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