論文の概要: Adversarial Attacks Using Differentiable Rendering: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09749v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 19:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:47.850315
• Title: Adversarial Attacks Using Differentiable Rendering: A Survey
• Title（参考訳）: 識別可能なレンダリングを用いた敵攻撃の実態調査
• Authors: Matthew Hull, Chao Zhang, Zsolt Kira, Duen Horng Chau,
• Abstract要約: 微分可能なレンダリング手法は、写真現実的で物理的に妥当な敵攻撃を生成するための有望な手段として現れてきた。 我々の調査は、研究者や実践者が敵の攻撃に対するコンピュータビジョンシステムの脆弱性をよりよく理解するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.133107951792496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable rendering methods have emerged as a promising means for generating photo-realistic and physically plausible adversarial attacks by manipulating 3D objects and scenes that can deceive deep neural networks (DNNs). Recently, differentiable rendering capabilities have evolved significantly into a diverse landscape of libraries, such as Mitsuba, PyTorch3D, and methods like Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting for solving inverse rendering problems that share conceptually similar properties commonly used to attack DNNs, such as back-propagation and optimization. However, the adversarial machine learning research community has not yet fully explored or understood such capabilities for generating attacks. Some key reasons are that researchers often have different attack goals, such as misclassification or misdetection, and use different tasks to accomplish these goals by manipulating different representation in a scene, such as the mesh or texture of an object. This survey adopts a task-oriented unifying framework that systematically summarizes common tasks, such as manipulating textures, altering illumination, and modifying 3D meshes to exploit vulnerabilities in DNNs. Our framework enables easy comparison of existing works, reveals research gaps and spotlights exciting future research directions in this rapidly evolving field. Through focusing on how these tasks enable attacks on various DNNs such as image classification, facial recognition, object detection, optical flow and depth estimation, our survey helps researchers and practitioners better understand the vulnerabilities of computer vision systems against photorealistic adversarial attacks that could threaten real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 異なるレンダリング手法は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を騙すことができる3Dオブジェクトやシーンを操作することによって、フォトリアリスティックで物理的に妥当な敵攻撃を生成するための有望な手段として登場した。 最近、差別化可能なレンダリング機能は、Mitsuba、PyTorch3D、Neural Radiance Fieldsや3D Gaussian Splattingといった、バックプロパゲーションや最適化など、DNNを攻撃するのによく使われる概念的に類似した特性を共有する逆レンダリング問題の解決方法など、さまざまなライブラリのランドスケープに大きく進化している。 しかし、敵の機械学習研究コミュニティは、攻撃を発生させる能力について、まだ十分に調べられていない。 主な理由は、研究者がしばしば、誤分類や誤検出のような異なる攻撃目標を持ち、異なるタスクを使用して、オブジェクトのメッシュやテクスチャなどのシーンで異なる表現を操作することである。 この調査では、テクスチャの操作、照明の変更、DNNの脆弱性を悪用する3Dメッシュの変更など、一般的なタスクを体系的に要約するタスク指向統一フレームワークを採用した。 我々のフレームワークは、この急速に発展する分野において、既存の研究を簡単に比較でき、研究のギャップとスポットライトがエキサイティングな将来の研究方向を示す。 これらのタスクが、画像分類、顔認識、物体検出、光学フロー、深度推定などの様々なDNNに対する攻撃を可能にすることに焦点を当てて、我々の調査は、研究者や実践者が現実世界のアプリケーションに脅威をもたらす可能性のある光現実的敵攻撃に対するコンピュータビジョンシステムの脆弱性をよりよく理解するのに役立つ。

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