論文の概要: Natural Adversarial Patch Generation Method Based on Latent Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16401v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 04:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:39:52.230609
• Title: Natural Adversarial Patch Generation Method Based on Latent Diffusion Model
• Title（参考訳）: 潜在拡散モデルに基づく自然敵パッチ生成法
• Authors: Xianyi Chen and Fazhan Liu and Dong Jiang and Kai Yan
• Abstract要約: 本稿では,LDP (Latent Diffusion Patch) と呼ばれる新しい対向パッチ法を提案する。 これは、拡散モデルの強力な自然能力によってパッチや画像を洗練し、人間の視覚システムに受け入れられる。 デジタル世界と物理世界の両方の実験結果から、LDPは効果的な攻撃能力を維持しつつも、視覚的主観性スコア87.3%を達成していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5879126618627204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, some research show that deep neural networks are vulnerable to the adversarial attacks, the well-trainned samples or patches could be used to trick the neural network detector or human visual perception. However, these adversarial patches, with their conspicuous and unusual patterns, lack camouflage and can easily raise suspicion in the real world. To solve this problem, this paper proposed a novel adversarial patch method called the Latent Diffusion Patch (LDP), in which, a pretrained encoder is first designed to compress the natural images into a feature space with key characteristics. Then trains the diffusion model using the above feature space. Finally, explore the latent space of the pretrained diffusion model using the image denoising technology. It polishes the patches and images through the powerful natural abilities of diffusion models, making them more acceptable to the human visual system. Experimental results, both digital and physical worlds, show that LDPs achieve a visual subjectivity score of 87.3%, while still maintaining effective attack capabilities.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ディープニューラルネットワークは敵の攻撃に対して脆弱であることを示しており、よく訓練されたサンプルやパッチは、ニューラルネットワーク検出器や人間の視覚知覚を騙すのに使うことができる。 しかし、これらの敵対的なパッチは目立ち、異常なパターンを持ち、カモフラージュがなく、現実世界で簡単に疑念を抱かせることができる。 この問題を解決するために,本研究では,Latent Diffusion Patch (LDP, Latent Diffusion Patch) と呼ばれる新たな逆パッチ手法を提案する。 次に、上記の特徴空間を用いて拡散モデルを訓練する。 最後に,画像復調技術を用いて,事前学習拡散モデルの潜時空間を探索する。 拡散モデルの強力な自然能力によってパッチやイメージを磨き、より人間の視覚系に受け入れられるようにします。 デジタル世界と物理世界の両方で実験の結果、LCDは効果的な攻撃能力を維持しつつも、視覚的主観性スコア87.3%を達成した。

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