論文の概要: 3DHacker: Spectrum-based Decision Boundary Generation for Hard-label 3D Point Cloud Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07546v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 03:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 14:10:23.376672
• Title: 3DHacker: Spectrum-based Decision Boundary Generation for Hard-label 3D Point Cloud Attack
• Title（参考訳）: 3DHacker: ハードラベル3Dポイントクラウド攻撃のためのスペクトルベースの決定境界生成
• Authors: Yunbo Tao, Daizong Liu, Pan Zhou, Yulai Xie, Wei Du, Wei Hu
• Abstract要約: そこで本研究では,クラスラベルの知識にのみ依存して,敵対的なサンプルを生成する新しい3D攻撃手法を提案する。 3DHackerは、難しいハードラベル設定でも、既存の3D攻撃の攻撃性能と敵のクオリティを競争力で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.83391236611409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the maturity of depth sensors, the vulnerability of 3D point cloud models has received increasing attention in various applications such as autonomous driving and robot navigation. Previous 3D adversarial attackers either follow the white-box setting to iteratively update the coordinate perturbations based on gradients, or utilize the output model logits to estimate noisy gradients in the black-box setting. However, these attack methods are hard to be deployed in real-world scenarios since realistic 3D applications will not share any model details to users. Therefore, we explore a more challenging yet practical 3D attack setting, \textit{i.e.}, attacking point clouds with black-box hard labels, in which the attacker can only have access to the prediction label of the input. To tackle this setting, we propose a novel 3D attack method, termed \textbf{3D} \textbf{H}ard-label att\textbf{acker} (\textbf{3DHacker}), based on the developed decision boundary algorithm to generate adversarial samples solely with the knowledge of class labels. Specifically, to construct the class-aware model decision boundary, 3DHacker first randomly fuses two point clouds of different classes in the spectral domain to craft their intermediate sample with high imperceptibility, then projects it onto the decision boundary via binary search. To restrict the final perturbation size, 3DHacker further introduces an iterative optimization strategy to move the intermediate sample along the decision boundary for generating adversarial point clouds with smallest trivial perturbations. Extensive evaluations show that, even in the challenging hard-label setting, 3DHacker still competitively outperforms existing 3D attacks regarding the attack performance as well as adversary quality.
• Abstract（参考訳）: 深度センサーの成熟に伴い、3Dポイントクラウドモデルの脆弱性は、自律運転やロボットナビゲーションといった様々なアプリケーションで注目を集めている。 従来の3D攻撃者は、ホワイトボックス設定に従い、勾配に基づいて座標摂動を反復的に更新するか、出力モデルロジットを使用してブラックボックス設定のノイズ勾配を推定する。 しかし、現実的な3Dアプリケーションではユーザにモデルの詳細を共有できないため、これらの攻撃方法は現実のシナリオに展開するのは難しい。 そこで我々は,攻撃者が入力の予測ラベルへのアクセスしかできないブラックボックスのハードラベルでポイントクラウドを攻撃する,より挑戦的で実用的な3dアタック設定である \textit{i.e.} を探索する。 そこで本研究では, クラスラベルの知識にのみ依存した敵対的サンプルを生成するための決定境界アルゴリズムに基づいて, 新たな3Dアタック手法である「textbf{3D} \textbf{H}ard-label att\textbf{acker} (\textbf{3DHacker})」を提案する。 具体的には、クラス認識モデル決定境界を構築するために、3DHackerはまずスペクトル領域内の異なるクラスの2点の雲をランダムに融合し、中間サンプルを高い知覚力で作成し、二分探索によって決定境界に投影する。 最終的な摂動サイズを制限するため、3DHackerはさらに、最小の自明な摂動を持つ対向点雲を生成するための中間サンプルを決定境界に沿って移動させる反復最適化戦略を導入する。 大規模な評価では、挑戦的なハードラベル設定であっても、3DHackerは攻撃性能と敵の品質に関する既存の3D攻撃よりも競争力が高いことが示されている。

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