論文の概要: Improving the Robustness of Object Detection and Classification AI models against Adversarial Patch Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12988v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 13:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-25 07:27:10.244889
• Title: Improving the Robustness of Object Detection and Classification AI models against Adversarial Patch Attacks
• Title（参考訳）: 対向的パッチ攻撃に対する物体検出・分類AIモデルのロバスト性の改善
• Authors: Roie Kazoom, Raz Birman, Ofer Hadar,
• Abstract要約: 我々は攻撃手法を解析し、堅牢な防御手法を提案する。 我々は,物体形状,テクスチャ,位置を利用する逆パッチ攻撃を用いて,モデル信頼度を20%以上下げることに成功した。 敵攻撃にも拘わらず,本手法はモデルレジリエンスを著しく向上させ,高精度かつ信頼性の高いローカライゼーションを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.963101656293054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Adversarial patch attacks, crafted to compromise the integrity of Deep Neural Networks (DNNs), significantly impact Artificial Intelligence (AI) systems designed for object detection and classification tasks. The primary purpose of this work is to defend models against real-world physical attacks that target object detection and classification. We analyze attack techniques and propose a robust defense approach. We successfully reduce model confidence by over 20% using adversarial patch attacks that exploit object shape, texture and position. Leveraging the inpainting pre-processing technique, we effectively restore the original confidence levels, demonstrating the importance of robust defenses in mitigating these threats. Following fine-tuning of an AI model for traffic sign classification, we subjected it to a simulated pixelized patch-based physical adversarial attack, resulting in misclassifications. Our inpainting defense approach significantly enhances model resilience, achieving high accuracy and reliable localization despite the adversarial attacks. This contribution advances the resilience and reliability of object detection and classification networks against adversarial challenges, providing a robust foundation for critical applications.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の整合性を損なうために開発された敵パッチ攻撃は、オブジェクト検出と分類タスクのために設計された人工知能(AI)システムに大きな影響を及ぼす。 この研究の主な目的は、オブジェクトの検出と分類をターゲットとする現実世界の物理的攻撃からモデルを守ることである。 我々は攻撃手法を解析し、堅牢な防御手法を提案する。 我々は,物体形状,テクスチャ,位置を利用する逆パッチ攻撃を用いて,モデル信頼度を20%以上下げることに成功した。 塗装前処理技術を活用して、元の信頼性レベルを効果的に復元し、これらの脅威を緩和する堅牢な防御の重要性を実証する。 交通標識分類のためのAIモデルを微調整した後、我々はこれをシミュレートしたパッチベースの物理的逆境攻撃に適応し、誤分類をおこなった。 敵攻撃にも拘わらず,本手法はモデルレジリエンスを著しく向上させ,高精度かつ信頼性の高いローカライゼーションを実現している。 この貢献により、敵の課題に対するオブジェクト検出と分類ネットワークのレジリエンスと信頼性が向上し、重要なアプリケーションのための堅牢な基盤を提供する。

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