論文の概要: TASAR: Transfer-based Attack on Skeletal Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02483v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 09:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:45:04.528901
• Title: TASAR: Transfer-based Attack on Skeletal Action Recognition
• Title（参考訳）: TASAR: 骨格行動認識におけるトランスファーベースアタック
• Authors: Yunfeng Diao, Baiqi Wu, Ruixuan Zhang, Ajian Liu, Xingxing Wei, Meng Wang, He Wang,
• Abstract要約: ヒト活動認識(HAR)における骨格配列の役割 既存のスケルトンベースのHAR(S-HAR)攻撃は、主にホワイトボックスのシナリオ用に設計されており、弱い対向性を示す。 textbfTransfer-based textbfAttack on textbfSkeletal textbfAction textbfRecognition, TASARを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.678544855817137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skeletal sequences, as well-structured representations of human behaviors, play a vital role in Human Activity Recognition (HAR). The transferability of adversarial skeletal sequences enables attacks in real-world HAR scenarios, such as autonomous driving, intelligent surveillance, and human-computer interactions. However, most existing skeleton-based HAR (S-HAR) attacks are primarily designed for white-box scenarios and exhibit weak adversarial transferability. Therefore, they cannot be considered true transfer-based S-HAR attacks. More importantly, the reason for this failure remains unclear. In this paper, we study this phenomenon through the lens of loss surface, and find that its sharpness contributes to the weak transferability in S-HAR. Inspired by this observation, we assume and empirically validate that smoothening the rugged loss landscape could potentially improve adversarial transferability in S-HAR. To this end, we propose the first \textbf{T}ransfer-based \textbf{A}ttack on \textbf{S}keletal \textbf{A}ction \textbf{R}ecognition, TASAR. TASAR explores the smoothed model posterior without requiring surrogate re-training, which is achieved by a new post-train Dual Bayesian optimization strategy. Furthermore, unlike previous transfer-based attacks that treat each frame independently and overlook temporal coherence within sequences, TASAR incorporates motion dynamics into the Bayesian attack gradient, effectively disrupting the spatial-temporal coherence of S-HARs. To exhaustively evaluate the effectiveness of existing methods and our method, we build the first large-scale robust S-HAR benchmark, comprising 7 S-HAR models, 10 attack methods, 3 S-HAR datasets and 2 defense methods. Extensive results demonstrate the superiority of TASAR. Our benchmark enables easy comparisons for future studies, with the code available in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: 骨格配列は、人間の行動のよく構造化された表現であり、ヒト活動認識(HAR)において重要な役割を担っている。 敵の骨格配列の転送性は、自律運転、インテリジェントな監視、人間とコンピュータの相互作用など、現実世界のHARシナリオでの攻撃を可能にする。 しかしながら、既存のスケルトンベースのHAR(S-HAR)攻撃のほとんどは、主にホワイトボックスのシナリオ用に設計されており、弱い対向性を示す。 したがって、それらは真の転送ベースのS-HAR攻撃とはみなせない。 さらに重要なことは、この失敗の理由ははっきりしていない。 本稿では、この現象を損失面のレンズを通して研究し、その鋭さがS-HARの弱い伝達性に寄与することを示した。 本研究は,S-HARの対向移動性が向上する可能性があると仮定し,実証的に検証した。 そこで本稿では,最初の \textbf{T}ransfer-based \textbf{A}ttack on \textbf{S}keletal \textbf{A}ction \textbf{R}ecognition, TASARを提案する。 TASARは、後続のデュアルベイズ最適化戦略によって達成されるサロゲート再訓練を必要とせずに、滑らかなモデル後部を探索する。 さらに、各フレームを独立に扱い、シーケンス内の時間的コヒーレンスを無視する以前の転送ベースの攻撃とは異なり、TASARはベイズ攻撃勾配に運動力学を取り入れ、S-HARの時空間コヒーレンスを効果的に破壊する。 提案手法の有効性を徹底的に評価するために,S-HARモデル7,攻撃方法10,S-HARデータセット3,防衛手法2の大規模頑健なS-HARベンチマークを構築した。 大規模な結果はTASARの優位性を示している。 我々のベンチマークは、補足材料で利用可能なコードを使って、将来の研究を簡単に比較できる。

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