論文の概要: Exploring Vulnerabilities of No-Reference Image Quality Assessment Models: A Query-Based Black-Box Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05217v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 12:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:26:59.578751
• Title: Exploring Vulnerabilities of No-Reference Image Quality Assessment Models: A Query-Based Black-Box Method
• Title（参考訳）: 非参照画像品質評価モデルの脆弱性探索:クエリに基づくブラックボックス法
• Authors: Chenxi Yang, Yujia Liu, Dingquan Li, Tingting Jiang
• Abstract要約: No-Reference Image Quality Assessmentは、人間の知覚と一致した画像品質スコアを予測することを目的としている。 NR-IQAの現在の攻撃方法はNR-IQAモデルの勾配に大きく依存している。 NR-IQA法に対するクエリベースのブラックボックス攻撃の先駆的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.67793178794703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) aims to predict image quality scores consistent with human perception without relying on pristine reference images, serving as a crucial component in various visual tasks. Ensuring the robustness of NR-IQA methods is vital for reliable comparisons of different image processing techniques and consistent user experiences in recommendations. The attack methods for NR-IQA provide a powerful instrument to test the robustness of NR-IQA. However, current attack methods of NR-IQA heavily rely on the gradient of the NR-IQA model, leading to limitations when the gradient information is unavailable. In this paper, we present a pioneering query-based black box attack against NR-IQA methods. We propose the concept of score boundary and leverage an adaptive iterative approach with multiple score boundaries. Meanwhile, the initial attack directions are also designed to leverage the characteristics of the Human Visual System (HVS). Experiments show our method outperforms all compared state-of-the-art attack methods and is far ahead of previous black-box methods. The effective NR-IQA model DBCNN suffers a Spearman's rank-order correlation coefficient (SROCC) decline of 0.6381 attacked by our method, revealing the vulnerability of NR-IQA models to black-box attacks. The proposed attack method also provides a potent tool for further exploration into NR-IQA robustness.
• Abstract（参考訳）: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、プリスタン参照画像に頼ることなく、人間の知覚と整合した画像品質スコアを予測することを目的としており、様々な視覚タスクにおいて重要な要素となっている。 NR-IQA法の堅牢性を保証することは,様々な画像処理技術と一貫したユーザエクスペリエンスの信頼性比較に不可欠である。 NR-IQAの攻撃方法は、NR-IQAの堅牢性をテストする強力な手段を提供する。 しかし、現在のNR-IQAの攻撃方法はNR-IQAモデルの勾配に大きく依存しており、勾配情報が利用できない場合に制限が生じる。 本稿では,NR-IQA法に対するクエリベースのブラックボックス攻撃について述べる。 スコア境界の概念を提案し,複数のスコア境界を用いた適応的反復的アプローチを提案する。 一方、初期攻撃方向はヒューマン・ビジュアル・システム(HVS)の特性を活用するように設計されている。 実験の結果,本手法は従来のブラックボックス手法よりもはるかに優れていることがわかった。 実効的な NR-IQA モデル DBCNN はSpearman の階数相関係数 (SROCC) が 0.6381 に低下し, NR-IQA モデルのブラックボックス攻撃に対する脆弱性を明らかにする。 提案手法はまた、NR-IQAロバスト性をさらに探究するための強力なツールを提供する。

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