論文の概要: PointCert: Point Cloud Classification with Deterministic Certified Robustness Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01959v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 14:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 14:48:52.597159
• Title: PointCert: Point Cloud Classification with Deterministic Certified Robustness Guarantees
• Title（参考訳）: PointCert: 決定論的認証ロバスト性保証によるポイントクラウド分類
• Authors: Jinghuai Zhang and Jinyuan Jia and Hongbin Liu and Neil Zhenqiang Gong
• Abstract要約: ポイントクラウド分類は、自律運転や拡張現実など、多くのセキュリティクリティカルなアプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。 既存の対向点雲に対する認証された防御は、重要な制限を被る。 本稿では,任意の点クラウド分類器を対向点クラウドに対して確実に堅牢に変換できる一般フレームワークであるPointCertを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.85677512968049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud classification is an essential component in many security-critical applications such as autonomous driving and augmented reality. However, point cloud classifiers are vulnerable to adversarially perturbed point clouds. Existing certified defenses against adversarial point clouds suffer from a key limitation: their certified robustness guarantees are probabilistic, i.e., they produce an incorrect certified robustness guarantee with some probability. In this work, we propose a general framework, namely PointCert, that can transform an arbitrary point cloud classifier to be certifiably robust against adversarial point clouds with deterministic guarantees. PointCert certifiably predicts the same label for a point cloud when the number of arbitrarily added, deleted, and/or modified points is less than a threshold. Moreover, we propose multiple methods to optimize the certified robustness guarantees of PointCert in three application scenarios. We systematically evaluate PointCert on ModelNet and ScanObjectNN benchmark datasets. Our results show that PointCert substantially outperforms state-of-the-art certified defenses even though their robustness guarantees are probabilistic.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分類は、自律運転や拡張現実など、多くのセキュリティクリティカルなアプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。 しかし、点雲分類器は反対に摂動する点雲に対して脆弱である。 既存の対向点雲に対する認証された防御は重要な制限を被り、その認証されたロバスト性保証は確率的であり、ある確率で不正確な認証されたロバスト性保証を生成する。 本研究では,任意の点クラウド分類器を決定論的保証付き対向点クラウドに対して確実に堅牢に変換できる一般フレームワークであるPointCertを提案する。 pointcertは、任意の追加、削除、および/または修正されたポイント数がしきい値未満の場合、ポイントクラウドの同じラベルを認証可能に予測する。 さらに, 3つのアプリケーションシナリオにおいて, PointCertの信頼性保証を最適化する複数の手法を提案する。 我々はModelNetおよびScanObjectNNベンチマークデータセット上でPointCertを体系的に評価する。 以上の結果から,PointCertは信頼性保証が確率的であるにもかかわらず,最先端の防衛を著しく上回ることがわかった。

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