論文の概要: MVPatch: More Vivid Patch for Adversarial Camouflaged Attacks on Object Detectors in the Physical World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17431v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 02:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 23:39:56.162915
• Title: MVPatch: More Vivid Patch for Adversarial Camouflaged Attacks on Object Detectors in the Physical World
• Title（参考訳）: MVPatch:現実世界の物体探知機に対する敵のカモフラージュ攻撃のより鮮明なパッチ
• Authors: Zheng Zhou, Hongbo Zhao, Ju Liu, Qiaosheng Zhang, Liwei Geng, Shuchang Lyu and Wenquan Feng
• Abstract要約: 我々は、Mor Vivid Patch(MVPatch)として知られる敵パッチを生成するデュアルパーセプションベースのアタックフレームワークを導入する。 本発明の枠組みは、モデル知覚劣化方法と人知覚改善方法とから構成される。 本手法では, 対象物検出器の被写体信頼度を低減し, 対向パッチの伝達性を向上させるモデル認識に基づく手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.492058377326217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent investigations demonstrate that adversarial patches can be utilized to manipulate the result of object detection models. However, the conspicuous patterns on these patches may draw more attention and raise suspicions among humans. Moreover, existing works have primarily focused on enhancing the efficacy of attacks in the physical domain, rather than seeking to optimize their stealth attributes and transferability potential. To address these issues, we introduce a dual-perception-based attack framework that generates an adversarial patch known as the More Vivid Patch (MVPatch). The framework consists of a model-perception degradation method and a human-perception improvement method. To derive the MVPatch, we formulate an iterative process that simultaneously constrains the efficacy of multiple object detectors and refines the visual correlation between the generated adversarial patch and a realistic image. Our method employs a model-perception-based approach that reduces the object confidence scores of several object detectors to boost the transferability of adversarial patches. Further, within the human-perception-based framework, we put forward a lightweight technique for visual similarity measurement that facilitates the development of inconspicuous and natural adversarial patches and eliminates the reliance on additional generative models. Additionally, we introduce the naturalness score and transferability score as metrics for an unbiased assessment of various adversarial patches' natural appearance and transferability capacity. Extensive experiments demonstrate that the proposed MVPatch algorithm achieves superior attack transferability compared to similar algorithms in both digital and physical domains while also exhibiting a more natural appearance. These findings emphasize the remarkable stealthiness and transferability of the proposed MVPatch attack algorithm.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、対向パッチを用いて物体検出モデルの結果を操作できることが示されている。 しかし、これらのパッチの顕著なパターンは、より注意を引き、人間の間で疑念を喚起する可能性がある。 さらに、既存の研究は、ステルス特性と転送可能性の可能性を最適化するよりも、物理領域における攻撃の有効性を高めることに重点を置いている。 これらの問題に対処するために、Mor Vivid Patch(MVPatch)として知られる敵パッチを生成するデュアルパーセプションベースのアタックフレームワークを導入する。 この枠組みは、モデル知覚劣化法と、人間知覚改善法からなる。 MVPatchを導出するために、複数の物体検出器の有効性を同時に制限し、生成した対向パッチと現実像との視覚的相関を洗練する反復過程を定式化する。 本手法では, 対象物検出器の被写体信頼度を低減し, 対向パッチの伝達性を高めるモデル認識に基づく手法を用いる。 さらに,人間の知覚に基づく枠組みでは,視覚的類似度測定のための軽量な手法が提案され,不明瞭で自然な対人パッチの開発が容易になり,新たな生成モデルへの依存がなくなる。 さらに, 自然度スコアと移動可能性スコアを, 種々の相手パッチの自然な外見と移動可能性能力の偏りのない評価指標として導入する。 拡張実験により,提案したMVPatchアルゴリズムは,デジタルドメインと物理ドメインの両方で類似したアルゴリズムよりも優れた攻撃伝達性を実現するとともに,より自然な外観を示すことを示した。 これらの結果は,提案したMVPatch攻撃アルゴリズムの顕著なステルス性と伝達性を強調した。

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