論文の概要: A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks for Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01934v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 05:22:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 17:51:14.413360
- Title: A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks for Object Detection
- Title（参考訳）: 物体検出のための敵攻撃の実態調査と評価
- Authors: Khoi Nguyen Tiet Nguyen, Wenyu Zhang, Kangkang Lu, Yuhuan Wu, Xingjian Zheng, Hui Li Tan, Liangli Zhen,
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れているが、誤った予測につながる入力データの逆例-サブトル摂動の影響を受けやすい。
この脆弱性は、自動運転車、セキュリティ監視、航空機の健康監視など、安全に重要なアプリケーションに重大なリスクをもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.48212060875543
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning models excel in various computer vision tasks but are susceptible to adversarial examples-subtle perturbations in input data that lead to incorrect predictions. This vulnerability poses significant risks in safety-critical applications such as autonomous vehicles, security surveillance, and aircraft health monitoring. While numerous surveys focus on adversarial attacks in image classification, the literature on such attacks in object detection is limited. This paper offers a comprehensive taxonomy of adversarial attacks specific to object detection, reviews existing adversarial robustness evaluation metrics, and systematically assesses open-source attack methods and model robustness. Key observations are provided to enhance the understanding of attack effectiveness and corresponding countermeasures. Additionally, we identify crucial research challenges to guide future efforts in securing automated object detection systems.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れているが、誤った予測につながる入力データの逆例-サブトル摂動の影響を受けやすい。
この脆弱性は、自動運転車、セキュリティ監視、航空機の健康監視など、安全に重要なアプリケーションに重大なリスクをもたらす。
多くの調査は画像分類における敵攻撃に焦点を当てているが、対象検出におけるそのような攻撃に関する文献は限られている。
本稿では,対象検出に特有の敵攻撃の包括的分類を提供し,既存の敵ロバスト性評価指標をレビューし,オープンソースのアタック手法とモデルロバストネスを体系的に評価する。
攻撃の有効性とそれに対応する対策の理解を高めるために、重要な観測結果が提供される。
さらに,自動物体検出システムの安全性確保に向けた今後の取り組みを導く上で,重要な研究課題を明らかにした。
関連論文リスト
- MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models [55.73581212134293]
本稿では,視覚言語モデルにおける対角的サンプル検出のための,新しい,しかしエレガントなアプローチを提案する。
本手法は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,ターゲットVLMが生成したキャプションに基づいて画像を生成する。
異なるデータセットで実施した経験的評価により,本手法の有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T15:55:04Z) - Physical Adversarial Attacks For Camera-based Smart Systems: Current
Trends, Categorization, Applications, Research Challenges, and Future Outlook [2.1771693754641013]
本研究の目的は,身体的敵意攻撃の概念を深く理解し,その特徴を分析し,特徴を識別することである。
本稿では, 対象タスクに応じて異なるアプリケーションで分類した, 様々な物理的敵攻撃手法について検討する。
本研究は,これらの攻撃手法の有効性,ステルス性,ロバスト性の観点から評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-11T15:02:19Z) - Physical Adversarial Attacks for Surveillance: A Survey [40.81031907691243]
本稿では,監視アプリケーションに対する身体的敵攻撃の学習と設計における最近の試みと成果を概観する。
特に,身体的敵攻撃を解析するための枠組みを提案し,4つの主要な監視課題に対する身体的敵攻撃を包括的に調査する。
本稿では,物理的な攻撃に対する監視システム内でのレジリエンスを構築するための重要なステップについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-01T20:19:59Z) - It Is All About Data: A Survey on the Effects of Data on Adversarial
Robustness [4.1310970179750015]
逆の例は、攻撃者が意図的にモデルを混乱させてミスを犯すように設計された機械学習モデルへの入力である。
この問題に対処するために、敵の堅牢性の領域は、敵の攻撃の背後にあるメカニズムとこれらの攻撃に対する防御を調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T04:18:03Z) - Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A
Contemporary Survey [114.17568992164303]
機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。
本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。
検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-11T04:19:31Z) - Illusory Attacks: Information-Theoretic Detectability Matters in Adversarial Attacks [76.35478518372692]
エプシロン・イリューソリー(epsilon-illusory)は、シーケンシャルな意思決定者に対する敵対的攻撃の新たな形態である。
既存の攻撃と比較して,エプシロン・イリューソリーの自動検出は極めて困難である。
以上の結果から, より優れた異常検知器, 効果的なハードウェアおよびシステムレベルの防御の必要性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T19:49:09Z) - Adversarial Machine Learning In Network Intrusion Detection Domain: A
Systematic Review [0.0]
ディープラーニングモデルは、誤った分類決定を行うためにモデルを誤解させる可能性のあるデータインスタンスに対して脆弱であることがわかった。
本調査では,ネットワーク侵入検出分野における敵機械学習のさまざまな側面を利用した研究について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-06T19:10:23Z) - Balancing detectability and performance of attacks on the control
channel of Markov Decision Processes [77.66954176188426]
マルコフ決定過程(MDPs)の制御チャネルにおける最適ステルス毒素攻撃の設計問題について検討する。
この研究は、MDPに適用された敵国・毒殺攻撃や強化学習(RL)手法に対する研究コミュニティの最近の関心に動機づけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-15T09:13:10Z) - Understanding Object Detection Through An Adversarial Lens [14.976840260248913]
本稿では, 対向レンズ下での深部物体検出装置の脆弱性を分析し評価するための枠組みを提案する。
提案手法は, リアルタイムオブジェクト検出システムにおいて, 対向行動やリスクを解析するための方法論的ベンチマークとして機能することが実証された。
我々は、このフレームワークが、現実世界のアプリケーションにデプロイされるディープオブジェクト検出器のセキュリティリスクと敵の堅牢性を評価するツールとしても役立つと推測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-11T18:41:47Z) - Investigating Robustness of Adversarial Samples Detection for Automatic
Speaker Verification [78.51092318750102]
本研究は,ASVシステムに対して,別個の検出ネットワークによる敵攻撃から防御することを提案する。
VGGライクな二分分類検出器を導入し、対向サンプルの検出に有効であることが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T04:31:56Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)
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。