論文の概要: Ada3Diff: Defending against 3D Adversarial Point Clouds via Adaptive Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16247v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 14:32:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:39:16.855282
• Title: Ada3Diff: Defending against 3D Adversarial Point Clouds via Adaptive Diffusion
• Title（参考訳）: Ada3Diff:Adaptive Diffusionによる3D逆転点雲に対する防御
• Authors: Kui Zhang, Hang Zhou, Jie Zhang, Qidong Huang, Weiming Zhang, Nenghai Yu
• Abstract要約: 敵の攻撃は、自律運転のような安全クリティカルな応用に脅威をもたらす。 ロバストトレーニングとディフェンシブ・バイ・デノワーズは、敵の摂動を守る典型的な戦略である。 本稿では,拡散モデルに基づく新しい防御機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.35837357002686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep 3D point cloud models are sensitive to adversarial attacks, which poses threats to safety-critical applications such as autonomous driving. Robust training and defend-by-denoise are typical strategies for defending adversarial perturbations, including adversarial training and statistical filtering, respectively. However, they either induce massive computational overhead or rely heavily upon specified noise priors, limiting generalized robustness against attacks of all kinds. This paper introduces a new defense mechanism based on denoising diffusion models that can adaptively remove diverse noises with a tailored intensity estimator. Specifically, we first estimate adversarial distortions by calculating the distance of the points to their neighborhood best-fit plane. Depending on the distortion degree, we choose specific diffusion time steps for the input point cloud and perform the forward diffusion to disrupt potential adversarial shifts. Then we conduct the reverse denoising process to restore the disrupted point cloud back to a clean distribution. This approach enables effective defense against adaptive attacks with varying noise budgets, achieving accentuated robustness of existing 3D deep recognition models.
• Abstract（参考訳）: ディープ3Dポイントクラウドモデルは敵攻撃に敏感であり、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションに脅威をもたらす。 ロバストトレーニングとデノワーズによる防御は、それぞれ敵意の摂動を防御するための典型的な戦略である。 しかし、それらは膨大な計算オーバーヘッドを誘発するか、特定のノイズ先行に強く依存し、あらゆる種類の攻撃に対する一般的な堅牢性を制限する。 本稿では,多様な雑音を適応的に除去できる拡散モデルに基づく新しい防御機構を提案する。 具体的には,まず,近傍最良平面への点の距離を計算し,逆歪みを推定する。 歪度に応じて、入力点雲の特定の拡散時間ステップを選択し、潜在的な逆向きシフトをディスラプトするための前方拡散を行う。 次に,破壊された点雲をクリーンな分布に戻すために逆消音処理を行う。 このアプローチは、ノイズ予算の異なる適応攻撃に対する効果的な防御を可能にし、既存の3d深層認識モデルの強化された堅牢性を達成する。

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