論文の概要: AICAttack: Adversarial Image Captioning Attack with Attention-Based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11940v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 08:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 17:43:32.396384
• Title: AICAttack: Adversarial Image Captioning Attack with Attention-Based Optimization
• Title（参考訳）: AICAttack: 注意に基づく最適化による敵対的イメージキャプション攻撃
• Authors: Jiyao Li, Mingze Ni, Yifei Dong, Tianqing Zhu and Wei Liu
• Abstract要約: 我々は,AICAttackと呼ばれる新たな敵攻撃戦略を提示する。 ブラックボックス攻撃シナリオ内で動作するため、我々のアルゴリズムはターゲットモデルのアーキテクチャ、パラメータ、勾配情報へのアクセスを必要としない。 複数の犠牲者モデルを用いたベンチマークデータセットの広範な実験により,AICAttackの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.99541041673674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning research have shown remarkable achievements across many tasks in computer vision (CV) and natural language processing (NLP). At the intersection of CV and NLP is the problem of image captioning, where the related models' robustness against adversarial attacks has not been well studied. In this paper, we present a novel adversarial attack strategy, which we call AICAttack (Attention-based Image Captioning Attack), designed to attack image captioning models through subtle perturbations on images. Operating within a black-box attack scenario, our algorithm requires no access to the target model's architecture, parameters, or gradient information. We introduce an attention-based candidate selection mechanism that identifies the optimal pixels to attack, followed by Differential Evolution (DE) for perturbing pixels' RGB values. We demonstrate AICAttack's effectiveness through extensive experiments on benchmark datasets with multiple victim models. The experimental results demonstrate that our method surpasses current leading-edge techniques by effectively distributing the alignment and semantics of words in the output.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング研究の進歩は、コンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)における多くのタスクにおいて顕著な成果を示している。 CVとNLPの交わりは画像キャプションの問題であり、敵攻撃に対する関連モデルの堅牢性は十分に研究されていない。 本稿では,AICAttack (Attention-based Image Captioning Attack) と呼ばれる,画像上の微妙な摂動による画像キャプションモデルへの攻撃を目的とした,新たな敵攻撃戦略を提案する。 ブラックボックス攻撃シナリオ内で動作し,対象モデルのアーキテクチャやパラメータ,勾配情報へのアクセスを必要としない。 本稿では,攻撃対象の最適な画素を識別する注意に基づく候補選択機構と,画素のrgb値の摂動のための差分進化(de)を提案する。 複数の犠牲者モデルを用いたベンチマークデータセットの広範な実験により,AICAttackの有効性を示す。 実験の結果,提案手法は,単語のアライメントとセマンティクスを効果的に分散することにより,現在の先行手法を超えることを示した。

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