論文の概要: Fight Fire with Fire: Combating Adversarial Patch Attacks using Pattern-randomized Defensive Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06122v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 03:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:25.901781
• Title: Fight Fire with Fire: Combating Adversarial Patch Attacks using Pattern-randomized Defensive Patches
• Title（参考訳）: 火で戦う:パターンランダム化された防御パッチによる敵のパッチ攻撃
• Authors: Jianan Feng, Jiachun Li, Changqing Miao, Jianjun Huang, Wei You, Wenchang Shi, Bin Liang,
• Abstract要約: オブジェクト検出は、敵のパッチ攻撃の影響を受けやすい。 本稿では,敵の攻撃を防御するための新規かつ汎用的な手法を提案する。 カナリアとウッドペッカーの2種類の防御パッチが特別に製作され、モデル入力に注入され、潜在的な敵のパッチを積極的に調査または対向させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.329244399788669
• License:
• Abstract: Object detection has found extensive applications in various tasks, but it is also susceptible to adversarial patch attacks. The ideal defense should be effective, efficient, easy to deploy, and capable of withstanding adaptive attacks. In this paper, we adopt a counterattack strategy to propose a novel and general methodology for defending adversarial attacks. Two types of defensive patches, canary and woodpecker, are specially-crafted and injected into the model input to proactively probe or counteract potential adversarial patches. In this manner, adversarial patch attacks can be effectively detected by simply analyzing the model output, without the need to alter the target model. Moreover, we employ randomized canary and woodpecker injection patterns to defend against defense-aware attacks. The effectiveness and practicality of the proposed method are demonstrated through comprehensive experiments. The results illustrate that canary and woodpecker achieve high performance, even when confronted with unknown attack methods, while incurring limited time overhead. Furthermore, our method also exhibits sufficient robustness against defense-aware attacks, as evidenced by adaptive attack experiments.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は様々なタスクで広範囲のアプリケーションを見つけてきたが、敵のパッチ攻撃にも影響を受けやすい。 理想的な防御は、効果的で、効率的で、展開が容易で、適応的な攻撃に耐えられるべきである。 本稿では,敵の攻撃を防御するための新規で汎用的な手法を提案するために,反撃戦略を採用する。 カナリアとウッドペッカーの2種類の防御パッチが特別に製作され、モデル入力に注入され、潜在的な敵のパッチを積極的に調査または対向させる。 このように、ターゲットモデルを変更することなく、単純にモデル出力を分析することで、敵パッチ攻撃を効果的に検出することができる。 さらに,無作為なカナリアインジェクションパターンとウッドペッカーインジェクションパターンを用いて,防衛意識の攻撃を防ぐ。 提案手法の有効性と実用性は包括的実験により実証された。 その結果、カナリアとキツツキは、未知の攻撃手法に直面する場合であっても、限られた時間的オーバーヘッドを伴いながら高い性能を発揮することが示された。 さらに,本手法は,アダプティブアタック実験によって実証された,防衛意識攻撃に対する十分な堅牢性を示す。

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