論文の概要: Boosting Adversarial Transferability for Skeleton-based Action Recognition via Exploring the Model Posterior Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08572v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 14:59:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 16:50:17.875432
- Title: Boosting Adversarial Transferability for Skeleton-based Action Recognition via Exploring the Model Posterior Space
- Title（参考訳）: モデル後空間探索による骨格に基づく行動認識のための逆変換性の向上
- Authors: Yunfeng Diao, Baiqi Wu, Ruixuan Zhang, Xun Yang, Meng Wang, He Wang,
- Abstract要約: ヒト活動認識(HAR)における骨格運動の役割
以前の攻撃はすべて、未知のS-HARモデル間の転送に苦労した。
本稿では,サロゲートの集合に対するモデル後部空間を効果的に探索できるDual Bayesian戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.900293902355358
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Skeletal motion plays a pivotal role in human activity recognition (HAR). Recently, attack methods have been proposed to identify the universal vulnerability of skeleton-based HAR(S-HAR). However, the research of adversarial transferability on S-HAR is largely missing. More importantly, existing attacks all struggle in transfer across unknown S-HAR models. We observed that the key reason is that the loss landscape of the action recognizers is rugged and sharp. Given the established correlation in prior studies~\cite{qin2022boosting,wu2020towards} between loss landscape and adversarial transferability, we assume and empirically validate that smoothing the loss landscape could potentially improve adversarial transferability on S-HAR. This is achieved by proposing a new post-train Dual Bayesian strategy, which can effectively explore the model posterior space for a collection of surrogates without the need for re-training. Furthermore, to craft adversarial examples along the motion manifold, we incorporate the attack gradient with information of the motion dynamics in a Bayesian manner. Evaluated on benchmark datasets, e.g. HDM05 and NTU 60, the average transfer success rate can reach as high as 35.9\% and 45.5\% respectively. In comparison, current state-of-the-art skeletal attacks achieve only 3.6\% and 9.8\%. The high adversarial transferability remains consistent across various surrogate, victim, and even defense models. Through a comprehensive analysis of the results, we provide insights on what surrogates are more likely to exhibit transferability, to shed light on future research.
- Abstract（参考訳）: 骨格運動はヒトの活動認識(HAR)において重要な役割を果たす。
近年,骨格型HAR(S-HAR)の普遍的脆弱性を特定する攻撃法が提案されている。
しかし、S-HARの対向移動性の研究はほとんど欠落している。
さらに重要なのは、既存の攻撃はすべて未知のS-HARモデル間の転送に苦労していることだ。
我々は、アクション認識器の損失景観が頑丈で鋭いことを観察した。
ロスランドスケープと逆転性の間の先行研究〜\cite{qin2022boosting,wu2020towards} の確立された相関を考えると、ロスランドスケープの平滑化はS-HARの逆転性を改善する可能性があると仮定し、実証的に検証する。
これは、再訓練を必要とせず、サロゲートの集合に対するモデル後部空間を効果的に探索できる新しいデュアルベイズ戦略を提案することで達成される。
さらに、運動多様体に沿った逆例を作成するために、攻撃勾配をベイズ方式の運動力学の情報に組み込む。
ベンチマークデータセット、例えばHDM05とNTU 60で評価すると、平均転送成功率はそれぞれ35.9\%と45.5\%に達する。
対照的に、現在の最先端の骨格攻撃は3.6\%と9.8\%しか達成していない。
高い敵の移動性は、様々なサロゲート、犠牲者、さらには防衛モデルの間で一貫している。
結果の包括的分析を通じて、サロゲートが転送可能性を示す可能性がより高く、将来の研究に光を当てることのできる知見を提供する。
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