論文の概要: Physical Adversarial Attacks For Camera-based Smart Systems: Current Trends, Categorization, Applications, Research Challenges, and Future Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06173v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 15:02:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 13:45:57.399420
• Title: Physical Adversarial Attacks For Camera-based Smart Systems: Current Trends, Categorization, Applications, Research Challenges, and Future Outlook
• Title（参考訳）: カメラ型スマートシステムにおける物理的敵意攻撃の現状, 分類, 応用, 研究課題, 今後の展望
• Authors: Amira Guesmi, Muhammad Abdullah Hanif, Bassem Ouni, and Muhammed Shafique
• Abstract要約: 本研究の目的は,身体的敵意攻撃の概念を深く理解し,その特徴を分析し,特徴を識別することである。 本稿では, 対象タスクに応じて異なるアプリケーションで分類した, 様々な物理的敵攻撃手法について検討する。 本研究は,これらの攻撃手法の有効性,ステルス性,ロバスト性の観点から評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1771693754641013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a comprehensive survey of the current trends focusing specifically on physical adversarial attacks. We aim to provide a thorough understanding of the concept of physical adversarial attacks, analyzing their key characteristics and distinguishing features. Furthermore, we explore the specific requirements and challenges associated with executing attacks in the physical world. Our article delves into various physical adversarial attack methods, categorized according to their target tasks in different applications, including classification, detection, face recognition, semantic segmentation and depth estimation. We assess the performance of these attack methods in terms of their effectiveness, stealthiness, and robustness. We examine how each technique strives to ensure the successful manipulation of DNNs while mitigating the risk of detection and withstanding real-world distortions. Lastly, we discuss the current challenges and outline potential future research directions in the field of physical adversarial attacks. We highlight the need for enhanced defense mechanisms, the exploration of novel attack strategies, the evaluation of attacks in different application domains, and the establishment of standardized benchmarks and evaluation criteria for physical adversarial attacks. Through this comprehensive survey, we aim to provide a valuable resource for researchers, practitioners, and policymakers to gain a holistic understanding of physical adversarial attacks in computer vision and facilitate the development of robust and secure DNN-based systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,身体的敵意攻撃に焦点をあてた最近の傾向を包括的に調査する。 我々は,身体的敵意攻撃の概念を深く理解し,その特徴を分析し,特徴を識別することを目的としている。 さらに,物理世界における攻撃の実行に関する具体的な要件と課題についても検討する。 本論文は,分類,検出,顔認識,セマンティックセグメンテーション,深度推定など,様々な用途において,対象タスクに応じて分類された様々な物理的敵攻撃手法について述べる。 我々は,これらの攻撃手法の性能を,その有効性,ステルス性,堅牢性の観点から評価する。 実世界の歪みを抑えつつ,検出のリスクを軽減しつつ,DNNの操作を確実にする手法について検討する。 最後に,現在の課題を議論し,物理的敵攻撃の分野における今後の研究の方向性を概説する。 本稿では,強化された防御機構の必要性,新たな攻撃戦略の探求,異なるアプリケーションドメインにおける攻撃評価,物理的敵攻撃に対する標準ベンチマークと評価基準の確立について注目する。 この包括的調査を通じて,我々は研究者,実践者,政策立案者に対して,コンピュータビジョンにおける物理的敵意攻撃を総合的に理解し,堅牢でセキュアなdnnベースのシステムの開発を促進するための貴重な資源を提供することを目標としている。

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