論文の概要: PAD: Patch-Agnostic Defense against Adversarial Patch Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16452v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 09:32:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:19:10.425854
• Title: PAD: Patch-Agnostic Defense against Adversarial Patch Attacks
• Title（参考訳）: PAD: 敵対的パッチ攻撃に対するパッチ非依存の防御
• Authors: Lihua Jing, Rui Wang, Wenqi Ren, Xin Dong, Cong Zou,
• Abstract要約: 敵パッチ攻撃は現実世界の物体検出装置に重大な脅威をもたらす。 本研究は,敵対的パッチ,意味的独立性,空間的不均一性の2つの特性を示す。 PADは,事前知識や追加訓練を必要としない,新たな逆パッチのローカライゼーションと除去手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.865204327754626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial patch attacks present a significant threat to real-world object detectors due to their practical feasibility. Existing defense methods, which rely on attack data or prior knowledge, struggle to effectively address a wide range of adversarial patches. In this paper, we show two inherent characteristics of adversarial patches, semantic independence and spatial heterogeneity, independent of their appearance, shape, size, quantity, and location. Semantic independence indicates that adversarial patches operate autonomously within their semantic context, while spatial heterogeneity manifests as distinct image quality of the patch area that differs from original clean image due to the independent generation process. Based on these observations, we propose PAD, a novel adversarial patch localization and removal method that does not require prior knowledge or additional training. PAD offers patch-agnostic defense against various adversarial patches, compatible with any pre-trained object detectors. Our comprehensive digital and physical experiments involving diverse patch types, such as localized noise, printable, and naturalistic patches, exhibit notable improvements over state-of-the-art works. Our code is available at https://github.com/Lihua-Jing/PAD.
• Abstract（参考訳）: 敵のパッチ攻撃は現実の物体検出装置に重大な脅威をもたらす。 既存の防衛手法は、攻撃データや事前知識に依存しており、幅広い敵のパッチに効果的に対応するのに苦労している。 本稿では,敵対パッチの特徴,意味的独立性,空間的不均一性,外見,形状,大きさ,量,位置によらない2つの特徴を示す。 セマンティック・インデペンデンス(Semantic independent)は、対向的パッチが意味的コンテキスト内で自律的に動作していることを示し、空間的不均一性は、独立生成プロセスによって元のクリーン画像とは異なるパッチ領域の別の画像品質として表される。 これらの観測に基づいて,事前知識や追加訓練を必要としない新しい対向パッチの局所化と除去法であるPADを提案する。 PADは、事前訓練されたあらゆる物体検出器と互換性のある、様々な敵パッチに対するパッチ非依存の防御を提供する。 ローカライズされたノイズ,印刷可能,自然主義的なパッチなど,多様なパッチタイプを含む包括的デジタルおよび物理的実験は,最先端の作業よりも顕著に改善されている。 私たちのコードはhttps://github.com/Lihua-Jing/PAD.comで公開されています。

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