論文の概要: Patch of Invisibility: Naturalistic Physical Black-Box Adversarial Attacks on Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04238v6
• Date: Mon, 20 Oct 2025 05:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-01 00:59:11.089538
• Title: Patch of Invisibility: Naturalistic Physical Black-Box Adversarial Attacks on Object Detectors
• Title（参考訳）: 視認性のパッチ:物体検出器に対する自然主義的物理ブラックボックス攻撃
• Authors: Raz Lapid, Eylon Mizrahi, Moshe Sipper,
• Abstract要約: ブラックボックス・ナチュラル・パッチ (Black-Box Naturalistic Patch) は、対象検出器の対向パッチを生成する、直接的、ブラックボックス、自然主義、勾配のない手法である。 提案手法は, テストした他のブラックボックス手法よりも優れた結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks on deep learning models have received increased attention in recent years. Work in this area has mostly focused on gradient-based techniques, so-called 'white-box' attacks, where the attacker has access to the targeted model's internal parameters; such an assumption is usually untenable in the real world. Additionally, some attacks use the entire pixel space to fool a given model, which is neither practical nor physical. To accommodate these problems we propose the BBNP algorithm (Black-Box Naturalistic Patch): a direct, black-box, naturalistic, gradient-free method that uses the learned image manifold of a pretrained, generative adversarial network (GAN) to generate naturalistic adversarial patches for object detectors. This method performs model-agnostic black-box naturalistic attacks on object detection models by relying solely on the outputs of the model. Comparing our approach against five models, five black-box and two white-box attacks, we show that our proposed method achieves state-of-the-art results, outperforming all other tested black-box approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニングモデルに対する敵対的攻撃が注目されている。 この領域での作業は、主にグラデーションベースのテクニック、いわゆる「ホワイトボックス」攻撃に焦点を当てており、攻撃者はターゲットモデルの内部パラメータにアクセスすることができる。 さらに、特定のモデルを騙すためにピクセル空間全体を使用する攻撃もあるが、これは実用的でも物理的でもない。 これらの問題に対処するために, BBNPアルゴリズム (Black-Box Naturalistic Patch): 対象検出器に対する自然主義的逆パッチを生成するために, 事前学習したGANのイメージ多様体を用いた, 直接的, ブラックボックス, 自然主義的, 勾配のない手法を提案する。 本手法は,オブジェクト検出モデルに対して,モデル出力のみに依存することによって,モデルに依存しないブラックボックスの自然な攻撃を行う。 提案手法は,5つのモデル,5つのブラックボックス,2つのホワイトボックスアタックに対するアプローチと比較し,テスト対象のブラックボックスアプローチよりも優れていることを示す。

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