論文の概要: LogoStyleFool: Vitiating Video Recognition Systems via Logo Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09935v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 05:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 11:33:25.243086
- Title: LogoStyleFool: Vitiating Video Recognition Systems via Logo Style Transfer
- Title（参考訳）: LogoStyleFool:Logoスタイル転送によるビデオ認識システムの実現
- Authors: Yuxin Cao, Ziyu Zhao, Xi Xiao, Derui Wang, Minhui Xue, Jin Lu,
- Abstract要約: クリーンビデオにスタイリングされたロゴを追加することで,LogoStyleFoolという新しい攻撃フレームワークを提案する。
攻撃は、スタイル参照選択、強化学習に基づくロゴスタイル転送、摂動最適化の3段階に分けられる。
実験結果は、攻撃性能とセマンティック保存の観点から、3つの最先端のパッチベースの攻撃に対して、LogoStyleFoolの全体的な優位性を裏付けるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.191978308873814
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video recognition systems are vulnerable to adversarial examples. Recent studies show that style transfer-based and patch-based unrestricted perturbations can effectively improve attack efficiency. These attacks, however, face two main challenges: 1) Adding large stylized perturbations to all pixels reduces the naturalness of the video and such perturbations can be easily detected. 2) Patch-based video attacks are not extensible to targeted attacks due to the limited search space of reinforcement learning that has been widely used in video attacks recently. In this paper, we focus on the video black-box setting and propose a novel attack framework named LogoStyleFool by adding a stylized logo to the clean video. We separate the attack into three stages: style reference selection, reinforcement-learning-based logo style transfer, and perturbation optimization. We solve the first challenge by scaling down the perturbation range to a regional logo, while the second challenge is addressed by complementing an optimization stage after reinforcement learning. Experimental results substantiate the overall superiority of LogoStyleFool over three state-of-the-art patch-based attacks in terms of attack performance and semantic preservation. Meanwhile, LogoStyleFool still maintains its performance against two existing patch-based defense methods. We believe that our research is beneficial in increasing the attention of the security community to such subregional style transfer attacks.
- Abstract（参考訳）: ビデオ認識システムは敵の例に弱い。
近年の研究では、スタイル転送ベースおよびパッチベース非制限摂動が攻撃効率を効果的に改善できることが示されている。
しかし、これらの攻撃は2つの大きな課題に直面している。
1)全ての画素に大きなスタイリングされた摂動を加えると、ビデオの自然性が低下し、そのような摂動が容易に検出できる。
2)近年のビデオ攻撃で広く使われている強化学習の検索スペースが限られているため,パッチベースのビデオ攻撃はターゲット攻撃には拡張できない。
本稿では,ビデオブラックボックスの設定に焦点をあて,クリーンビデオにスタイリングされたロゴを追加することで,LogoStyleFoolという新しい攻撃フレームワークを提案する。
攻撃は、スタイル参照選択、強化学習に基づくロゴスタイル転送、摂動最適化の3段階に分けられる。
第1の課題は,地域ロゴへの摂動範囲を拡大することで解決し,第2の課題は,強化学習後の最適化段階を補完することで解決する。
実験結果は、攻撃性能とセマンティック保存の観点から、3つの最先端のパッチベースの攻撃に対して、LogoStyleFoolの全体的な優位性を裏付けるものである。
一方、LogoStyleFoolは、既存の2つのパッチベースのディフェンスメソッドに対するパフォーマンスを維持している。
我々は,このようなサブリージョンスタイルの転送攻撃に対して,セキュリティコミュニティの注意を喚起する上で,我々の研究が有益であると信じている。
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