論文の概要: Content-based Unrestricted Adversarial Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10665v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 01:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 01:06:19.622713
• Title: Content-based Unrestricted Adversarial Attack
• Title（参考訳）: コンテンツに基づく非制限的攻撃
• Authors: Zhaoyu Chen and Bo Li and Shuang Wu and Kaixun Jiang and Shouhong Ding and Wenqiang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,コンテンツベース非制限攻撃という新たな非制限攻撃フレームワークを提案する。 自然像を表す低次元多様体を利用することで、像を多様体上に写像し、その逆方向に沿って最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.181920529225906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unrestricted adversarial attacks typically manipulate the semantic content of an image (e.g., color or texture) to create adversarial examples that are both effective and photorealistic, demonstrating their ability to deceive human perception and deep neural networks with stealth and success. However, current works usually sacrifice unrestricted degrees and subjectively select some image content to guarantee the photorealism of unrestricted adversarial examples, which limits its attack performance. To ensure the photorealism of adversarial examples and boost attack performance, we propose a novel unrestricted attack framework called Content-based Unrestricted Adversarial Attack. By leveraging a low-dimensional manifold that represents natural images, we map the images onto the manifold and optimize them along its adversarial direction. Therefore, within this framework, we implement Adversarial Content Attack based on Stable Diffusion and can generate high transferable unrestricted adversarial examples with various adversarial contents. Extensive experimentation and visualization demonstrate the efficacy of ACA, particularly in surpassing state-of-the-art attacks by an average of 13.3-50.4% and 16.8-48.0% in normally trained models and defense methods, respectively.
• Abstract（参考訳）: 制限のない敵対的攻撃は、通常、画像(例えば色やテクスチャ)のセマンティックな内容を操作して、効果的でフォトリアリスティックな例を作成し、人間の知覚とディープニューラルネットワークを、ステルスと成功で騙す能力を示す。 しかし、現在の作品は通常、制限のない程度を犠牲にして、その攻撃性能を制限する制限のない敵対的な例のフォトリアリズムを保証するために、いくつかの画像コンテンツを主観的に選択する。 敵のサンプルのフォトリアリズムを確保し,攻撃性能を高めるために,コンテンツベース非拘束攻撃と呼ばれる新しい非制限攻撃フレームワークを提案する。 自然像を表す低次元多様体を利用することで、像を多様体上に写像し、その逆方向に沿って最適化する。 そこで,本フレームワークでは,安定拡散に基づく逆コンテンツアタックを実装し,様々な逆コンテンツを用いた高い転送性を持つ非制限逆の例を生成する。 大規模な実験と可視化は、通常訓練されたモデルと防御手法でそれぞれ平均13.3-50.4%と16.8-48.0%の最先端攻撃を克服するACAの有効性を示す。

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