Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-View Black-Box Physical Attacks on Infrared Pedestrian Detectors Using Adversarial Infrared Grid

論文の概要: Multi-View Black-Box Physical Attacks on Infrared Pedestrian Detectors Using Adversarial Infrared Grid

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01168v1
Date: Mon, 1 Jul 2024 10:38:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-03 21:59:43.048442
Title: Multi-View Black-Box Physical Attacks on Infrared Pedestrian Detectors Using Adversarial Infrared Grid
Title（参考訳）: 逆赤外格子を用いた赤外歩行者検知器のマルチビューブラックボックス物理攻撃
Authors: Kalibinuer Tiliwalidi, Chengyin Hu, Weiwen Shi,
Abstract要約: 赤外線物体検出器は現代の技術応用において不可欠であるが、敵の攻撃を受けやすいため、重大なセキュリティ上の脅威が生じる。従来、ホワイトボックス攻撃のための電球アレイやブラックボックス攻撃のためのホットパッチやコールドパッチといった物理的摂動を用いた研究は、マルチビューのサポートにおいて非現実的あるいは限定的であることが証明されてきた。本稿では,グリッド形式の摂動をモデル化し,遺伝的アルゴリズムを用いてブラックボックス最適化を行うAdversarial Infrared Grid (AdvGrid)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While extensive research exists on physical adversarial attacks within the visible spectrum, studies on such techniques in the infrared spectrum are limited. Infrared object detectors are vital in modern technological applications but are susceptible to adversarial attacks, posing significant security threats. Previous studies using physical perturbations like light bulb arrays and aerogels for white-box attacks, or hot and cold patches for black-box attacks, have proven impractical or limited in multi-view support. To address these issues, we propose the Adversarial Infrared Grid (AdvGrid), which models perturbations in a grid format and uses a genetic algorithm for black-box optimization. These perturbations are cyclically applied to various parts of a pedestrian's clothing to facilitate multi-view black-box physical attacks on infrared pedestrian detectors. Extensive experiments validate AdvGrid's effectiveness, stealthiness, and robustness. The method achieves attack success rates of 80.00\% in digital environments and 91.86\% in physical environments, outperforming baseline methods. Additionally, the average attack success rate exceeds 50\% against mainstream detectors, demonstrating AdvGrid's robustness. Our analyses include ablation studies, transfer attacks, and adversarial defenses, confirming the method's superiority.
Abstract（参考訳）: 可視光スペクトルにおける物理的敵攻撃に関する広範な研究は存在するが、赤外線スペクトルにおけるそのような技術の研究は限られている。赤外線物体検出器は現代の技術応用において不可欠であるが、敵の攻撃を受けやすいため、重大なセキュリティ上の脅威が生じる。従来、電球アレイやエアロゲルなどの物理的摂動をホワイトボックス攻撃やブラックボックス攻撃のホットパッチやコールドパッチに用いた研究は、マルチビューのサポートにおいて非現実的あるいは限定的なものであることが証明されてきた。これらの問題に対処するために、グリッド形式で摂動をモデル化し、ブラックボックス最適化に遺伝的アルゴリズムを用いるAdversarial Infrared Grid (AdvGrid)を提案する。これらの摂動は、歩行者の衣服の様々な部分に循環的に適用され、赤外線歩行者検出器に対するマルチビューブラックボックス物理的な攻撃を容易にする。大規模な実験は、AdvGridの有効性、ステルス性、堅牢性を検証する。デジタル環境では80.00\%、物理的環境では91.86\%の攻撃成功率を達成する。さらに、攻撃の成功率は主流検出器に対して50%以上であり、AdvGridの堅牢性を示している。本分析では, アブレーション研究, 転送攻撃, 敵防衛などを行い, 方法の優位性を確認した。

関連論文リスト

Physical Backdoor: Towards Temperature-based Backdoor Attacks in the Physical World [47.76657100827679]
熱赤外物体検出(TIOD)に新たな2種類のバックドアアタックを導入する。トリガー設計に影響を及ぼす主な要因は、温度、サイズ、材料、隠蔽である。デジタル領域では、TIODのベンチマークデータセットを用いてアプローチを評価し、最大98.21%のアタック成功率(ASR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-30T10:03:26Z)
Adversarial Infrared Geometry: Using Geometry to Perform Adversarial Attack against Infrared Pedestrian Detectors [0.0]
適応赤外測位法(textversabfAdvIG)と呼ばれる新しい赤外線物理攻撃法を提案する。デジタル攻撃実験では、直線、三角形、楕円パターンはそれぞれ93.1%、86.8%、そして100.0%の攻撃成功率を達成する。平均して、直線、三角形、楕円は、それぞれ61.1%、61.2%、96.2%の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-06T12:55:21Z)
Adversarial Infrared Curves: An Attack on Infrared Pedestrian Detectors in the Physical World [0.0]
電球ボードやQRスーツを使ったホワイトボックスの赤外線攻撃のような既存のアプローチは、現実主義とステルスネスを欠いている。本稿では,これらのギャップを埋めるために,AdvIC(Adversarial Infrared Curves)を提案する。本実験は,AdvICの有効性を確認し,デジタル攻撃と身体攻撃の攻撃成功率を94.8%,67.2%とした。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-21T12:21:57Z)
Two-stage optimized unified adversarial patch for attacking visible-infrared cross-modal detectors in the physical world [0.0]
本研究は、現実のブラックボックス設定において、可視赤外線クロスモーダル検出器に対する攻撃を実行するために設計された2段階最適化一元対向パッチ(TOUAP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-04T10:25:34Z)
Adversarial Infrared Blocks: A Multi-view Black-box Attack to Thermal Infrared Detectors in Physical World [4.504479592538401]
逆赤外ブロック(AdvIB)と呼ばれる新しい物理的攻撃を提案する。逆赤外ブロックの物理パラメータを最適化することにより、様々な角度から熱画像システムに対するステルスブラックボックス攻撃を実行することができる。ステルスネスでは, 衣服の内部に赤外線ブロックを装着し, ステルスネスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-21T02:53:56Z)
Physically Adversarial Infrared Patches with Learnable Shapes and Locations [1.1172382217477126]
逆赤外パッチ(adversarial infrared patch)と呼ばれる物理的に実現可能な赤外線攻撃法を提案する。対象物の熱放射を捉えた赤外線カメラの撮像機構を考慮すると、対向的赤外線パッチは対象物に熱絶縁材料のパッチを取り付け、その熱分布を制御して攻撃を行う。我々は、様々な物体検出タスクにおいて、様々な物体検出タスクにおいて、逆赤外線パッチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-24T09:11:36Z)
HOTCOLD Block: Fooling Thermal Infrared Detectors with a Novel Wearable Design [60.97064635095259]
textscHotCold Blockは、ウェアラブルのウォーミングペーストとクーリングペーストを利用する人を隠蔽する赤外線検出器の新しい物理的攻撃である。 textscHotCold Blockは、簡単に利用できる温度制御材料を体に装着することで、人間の目を効率的に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T05:23:11Z)
Towards Lightweight Black-Box Attacks against Deep Neural Networks [70.9865892636123]
ブラックボックス攻撃は、いくつかのテストサンプルしか利用できない実用的な攻撃を引き起こす可能性があると我々は主張する。いくつかのサンプルが必要なので、これらの攻撃を軽量なブラックボックス攻撃と呼ぶ。近似誤差を軽減するために,Error TransFormer (ETF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-29T14:43:03Z)
Parallel Rectangle Flip Attack: A Query-based Black-box Attack against Object Detection [89.08832589750003]
本稿では,攻撃領域近傍の準最適検出を回避するために,ランダム探索による並列矩形フリップ攻撃(PRFA)を提案する。提案手法は, アンカーベースやアンカーフリーなど, 様々な人気物体検出装置を効果的かつ効率的に攻撃し, 転送可能な対向例を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-22T06:00:17Z)
AdvMind: Inferring Adversary Intent of Black-Box Attacks [66.19339307119232]
本稿では,ブラックボックス攻撃の敵意を頑健に推定する新たな評価モデルであるAdvMindを提案する。平均的なAdvMindは、3回未満のクエリバッチを観察した後、75%以上の精度で敵の意図を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-16T22:04:31Z)
Spanning Attack: Reinforce Black-box Attacks with Unlabeled Data [96.92837098305898]
Black-box攻撃は、機械学習モデルのインプット・アウトプットペアをクエリすることで、敵の摂動を発生させることを目的としている。ブラックボックス攻撃はしばしば、入力空間の高次元性のためにクエリ非効率性の問題に悩まされる。本研究では,低次元部分空間における逆摂動を,補助的なラベルのないデータセットに分散させることで抑制するスパンニング攻撃と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-11T05:57:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。