Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Infrared Curves: An Attack on Infrared Pedestrian Detectors in the Physical World

論文の概要: Adversarial Infrared Curves: An Attack on Infrared Pedestrian Detectors in the Physical World

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14217v1
Date: Thu, 21 Dec 2023 12:21:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 17:10:30.053066
Title: Adversarial Infrared Curves: An Attack on Infrared Pedestrian Detectors in the Physical World
Title（参考訳）: 逆赤外線曲線:物理世界の赤外線歩行者検出器への攻撃
Authors: Chengyin Hu, Weiwen Shi
Abstract要約: 電球ボードやQRスーツを使ったホワイトボックスの赤外線攻撃のような既存のアプローチは、現実主義とステルスネスを欠いている。本稿では,これらのギャップを埋めるために,AdvIC(Adversarial Infrared Curves)を提案する。本実験は,AdvICの有効性を確認し,デジタル攻撃と身体攻撃の攻撃成功率を94.8%,67.2%とした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural network security is a persistent concern, with considerable research on visible light physical attacks but limited exploration in the infrared domain. Existing approaches, like white-box infrared attacks using bulb boards and QR suits, lack realism and stealthiness. Meanwhile, black-box methods with cold and hot patches often struggle to ensure robustness. To bridge these gaps, we propose Adversarial Infrared Curves (AdvIC). Using Particle Swarm Optimization, we optimize two Bezier curves and employ cold patches in the physical realm to introduce perturbations, creating infrared curve patterns for physical sample generation. Our extensive experiments confirm AdvIC's effectiveness, achieving 94.8\% and 67.2\% attack success rates for digital and physical attacks, respectively. Stealthiness is demonstrated through a comparative analysis, and robustness assessments reveal AdvIC's superiority over baseline methods. When deployed against diverse advanced detectors, AdvIC achieves an average attack success rate of 76.8\%, emphasizing its robust nature. we explore adversarial defense strategies against AdvIC and examine its impact under various defense mechanisms. Given AdvIC's substantial security implications for real-world vision-based applications, urgent attention and mitigation efforts are warranted.
Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークのセキュリティは、可視光物理攻撃の研究が盛んであるが、赤外線領域での探索は限られている。電球ボードやQRスーツを使ったホワイトボックスの赤外線攻撃のような既存のアプローチは、現実主義とステルスネスを欠いている。一方、冷たく熱いパッチを用いたブラックボックス法は、堅牢性を確保するためにしばしば苦労する。これらのギャップを埋めるために,AdvIC(Adversarial Infrared Curves)を提案する。粒子群最適化を用いて, 2つのベジアー曲線を最適化し, 物理領域の寒冷パッチを用いて摂動を導入することで, 物理試料生成のための赤外曲線パターンを作成する。大規模な実験により、AdvICの有効性が確認され、それぞれ94.8\%と67.2\%の攻撃成功率を達成した。定常性は比較分析によって示され、ロバスト性評価はベースライン法よりもAdvICの方が優れていることを示している。多様な先進検出器に対して展開すると、AdvICは76.8\%の平均攻撃成功率を達成し、その堅牢性を強調している。我々は,AdvICに対する敵防衛戦略を探求し,その影響を様々な防衛機構の下で検討する。 AdvICが現実世界の視覚ベースのアプリケーションに重大なセキュリティに影響を及ぼすと、緊急の注意と緩和の努力が保証される。

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