論文の概要: Benchmarking and Analyzing Robust Point Cloud Recognition: Bag of Tricks
for Defending Adversarial Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16361v2
- Date: Thu, 10 Aug 2023 02:45:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 15:30:20.347111
- Title: Benchmarking and Analyzing Robust Point Cloud Recognition: Bag of Tricks
for Defending Adversarial Examples
- Title（参考訳）: ロバストなポイントクラウド認識のベンチマークと解析 - 敵の例を守るための小技
- Authors: Qiufan Ji, Lin Wang, Cong Shi, Shengshan Hu, Yingying Chen, Lichao Sun
- Abstract要約: 3Dポイントクラウド上の敵の例は、2Dイメージ上のものよりも防御が難しい。
本稿では、まず、総合的で厳密なクラウド対逆ロバスト性ベンチマークを確立する。
次に、これらのトリックの効果的な組み合わせを特定するために、広範囲かつ体系的な実験を行う。
我々は、様々な攻撃に対して平均83.45%の精度を達成する、より堅牢な防御フレームワークを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.029854308139853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) for 3D point cloud recognition are vulnerable to
adversarial examples, threatening their practical deployment. Despite the many
research endeavors have been made to tackle this issue in recent years, the
diversity of adversarial examples on 3D point clouds makes them more
challenging to defend against than those on 2D images. For examples, attackers
can generate adversarial examples by adding, shifting, or removing points.
Consequently, existing defense strategies are hard to counter unseen point
cloud adversarial examples. In this paper, we first establish a comprehensive,
and rigorous point cloud adversarial robustness benchmark to evaluate
adversarial robustness, which can provide a detailed understanding of the
effects of the defense and attack methods. We then collect existing defense
tricks in point cloud adversarial defenses and then perform extensive and
systematic experiments to identify an effective combination of these tricks.
Furthermore, we propose a hybrid training augmentation methods that consider
various types of point cloud adversarial examples to adversarial training,
significantly improving the adversarial robustness. By combining these tricks,
we construct a more robust defense framework achieving an average accuracy of
83.45\% against various attacks, demonstrating its capability to enabling
robust learners. Our codebase are open-sourced on:
\url{https://github.com/qiufan319/benchmark_pc_attack.git}.
- Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウド認識のためのディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例に対して脆弱であり、実践的なデプロイメントを脅かす。
近年、この問題に対処するための多くの研究努力がなされているが、3Dポイントの雲における敵の例の多様性は、2D画像よりも防御が難しい。
例えば、攻撃者はポイントの追加、シフト、削除によって敵の例を生成することができる。
したがって、既存の防衛戦略は、目に見えない雲の敵の例に対抗するのは難しい。
本稿では,まず,対向ロバスト性を評価するために,総合的かつ厳密なクラウド対向ロバスト性ベンチマークを構築し,防衛・攻撃手法の効果を詳細に把握する。
次に、既存の防御策をポイントクラウドの敵防衛に集め、これらのトリックの効果的な組み合わせを特定するために、広範囲かつ体系的な実験を行う。
さらに,様々な種類の点雲対向例を対向訓練に適用し,対向ロバスト性を大幅に向上させるハイブリッドトレーニング拡張手法を提案する。
これらのトリックを組み合わせることで、様々な攻撃に対して平均83.45\%の精度を達成する、より堅牢な防御フレームワークを構築し、堅牢な学習者を実現する能力を示す。
当社のコードベースは、下記のとおり、オープンソースです。
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