論文の概要: Toward Availability Attacks in 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11011v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 08:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:29:47.738107
• Title: Toward Availability Attacks in 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3Dポイントクラウドのアベイラビリティーアタックに向けて
• Authors: Yifan Zhu, Yibo Miao, Yinpeng Dong, Xiao-Shan Gao,
• Abstract要約: 距離正規化による2次元アベイラビリティーアタックを3次元点群に直接適用することは, 縮退の影響を受けやすいことを示す。 特徴空間に新たなショートカットを生成するFC-EM(Feature Collision Error-Minimization)法を提案する。 典型的なポイントクラウドデータセット,3次元頭蓋内動脈瘤医療データセット,および3次元顔データセットを用いて,我々のアプローチの優位性と実用性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.496421433836908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the great progress of 3D vision, data privacy and security issues in 3D deep learning are not explored systematically. In the domain of 2D images, many availability attacks have been proposed to prevent data from being illicitly learned by unauthorized deep models. However, unlike images represented on a fixed dimensional grid, point clouds are characterized as unordered and unstructured sets, posing a significant challenge in designing an effective availability attack for 3D deep learning. In this paper, we theoretically show that extending 2D availability attacks directly to 3D point clouds under distance regularization is susceptible to the degeneracy, rendering the generated poisons weaker or even ineffective. This is because in bi-level optimization, introducing regularization term can result in update directions out of control. To address this issue, we propose a novel Feature Collision Error-Minimization (FC-EM) method, which creates additional shortcuts in the feature space, inducing different update directions to prevent the degeneracy of bi-level optimization. Moreover, we provide a theoretical analysis that demonstrates the effectiveness of the FC-EM attack. Extensive experiments on typical point cloud datasets, 3D intracranial aneurysm medical dataset, and 3D face dataset verify the superiority and practicality of our approach. Code is available at https://github.com/hala64/fc-em.
• Abstract（参考訳）: 3Dビジョンの大きな進歩にもかかわらず、3Dディープラーニングにおけるデータプライバシとセキュリティ問題は、体系的に検討されていない。 2次元画像の領域では、不正な深層モデルによる不正な学習を防ぐために、多くのアベイラビリティーアタックが提案されている。 しかし、固定次元格子上に表現される画像とは異なり、点雲は非順序集合と非構造集合として特徴付けられ、3次元深層学習に有効なアベイラビリティーアタックを設計する上で大きな課題となっている。 本稿では, 距離正規化による2次元アベイラビリティー・アタックを3次元点群に直接拡張することは, 縮退の影響を受けやすいことを理論的に示す。 これは、双方向最適化において、正規化項を導入することで、制御不能な更新方向が生じるためである。 この問題に対処するために,特徴空間に新たなショートカットを発生させる新しい特徴衝突誤差最小化法 (FC-EM) を提案する。 さらに,FC-EM攻撃の有効性を示す理論的解析を行った。 典型的なポイントクラウドデータセット,3次元頭蓋内大動脈瘤医療データセット,および3次元顔データセットに対する大規模な実験により,我々のアプローチの優位性と実用性を検証する。 コードはhttps://github.com/hala64/fc-emで入手できる。

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