論文の概要: Cloud Adversarial Example Generation for Remote Sensing Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14240v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 20:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:37:15.888278
• Title: Cloud Adversarial Example Generation for Remote Sensing Image Classification
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像分類のためのクラウド適応例生成
• Authors: Fei Ma, Yuqiang Feng, Fan Zhang, Yongsheng Zhou,
• Abstract要約: リモートセンシング画像に対する既存の敵攻撃手法の多くは、単に敵の摂動やパッチを追加するだけである。 パーリンノイズに基づくクラウド生成攻撃法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.014861497985299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing adversarial attack methods for remote sensing images merely add adversarial perturbations or patches, resulting in unnatural modifications. Clouds are common atmospheric effects in remote sensing images. Generating clouds on these images can produce adversarial examples better aligning with human perception. In this paper, we propose a Perlin noise based cloud generation attack method. Common Perlin noise based cloud generation is a random, non-optimizable process, which cannot be directly used to attack the target models. We design a Perlin Gradient Generator Network (PGGN), which takes a gradient parameter vector as input and outputs the grids of Perlin noise gradient vectors at different scales. After a series of computations based on the gradient vectors, cloud masks at corresponding scales can be produced. These cloud masks are then weighted and summed depending on a mixing coefficient vector and a scaling factor to produce the final cloud masks. The gradient vector, coefficient vector and scaling factor are collectively represented as a cloud parameter vector, transforming the cloud generation into a black-box optimization problem. The Differential Evolution (DE) algorithm is employed to solve for the optimal solution of the cloud parameter vector, achieving a query-based black-box attack. Detailed experiments confirm that this method has strong attack capabilities and achieves high query efficiency. Additionally, we analyze the transferability of the generated adversarial examples and their robustness in adversarial defense scenarios.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像に対する既存の敵攻撃手法の多くは、単に敵の摂動やパッチを付加するだけで、不自然な修正をもたらす。 雲はリモートセンシング画像において一般的な大気効果である。 これらの画像上で雲を生成することは、人間の知覚とよりよく一致した敵の例を生み出すことができる。 本稿では,Perlinノイズに基づくクラウド生成攻撃手法を提案する。 一般的なPerlinノイズベースのクラウド生成はランダムで最適化不可能なプロセスであり、ターゲットモデルへの直接攻撃には使用できない。 我々は、勾配パラメータを入力として取り、異なるスケールでパーリン雑音勾配ベクトルの格子を出力するPerlin Gradient Generator Network (PGGN) を設計する。 勾配ベクトルに基づく一連の計算の後、対応するスケールの雲マスクを作成できる。 これらの雲マスクは、混合係数ベクトルとスケーリング係数によって重み付けされ、最終的な雲マスクを生成する。 勾配ベクトル、係数ベクトル、スケーリング係数を総合的に雲パラメータベクトルとして表現し、雲の発生をブラックボックス最適化問題に変換する。 差分進化(DE)アルゴリズムは、クエリベースのブラックボックス攻撃を達成し、クラウドパラメータベクトルの最適解を解くために用いられる。 詳細な実験により、この手法は強力な攻撃能力を有し、高いクエリ効率を実現することが確認された。 さらに, 敵防衛シナリオにおいて, 生成した敵の事例の転送可能性とロバスト性を解析した。

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