論文の概要: Gaussian Splatting Under Attack: Investigating Adversarial Noise in 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02803v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 20:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:16.723298
• Title: Gaussian Splatting Under Attack: Investigating Adversarial Noise in 3D Objects
• Title（参考訳）: ガウスの3次元物体の騒音調査
• Authors: Abdurrahman Zeybey, Mehmet Ergezer, Tommy Nguyen,
• Abstract要約: 物体検出モデルに対する敵対的攻撃は2D画像に対して十分に研究されているが、3Dモデルへの影響は未解明のままである。 この研究は、CLIPビジョン言語モデルをターゲットにした対向ノイズを生成するために設計されたMasked Iterative Fast Gradient Sign Method (M-IFGSM)を導入している。 提案手法は,人間の観測者に対してほとんど知覚できない対向雑音を伴って,モデルの精度と信頼性を効果的に低減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379021
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has advanced radiance field reconstruction, enabling high-quality view synthesis and fast rendering in 3D modeling. While adversarial attacks on object detection models are well-studied for 2D images, their impact on 3D models remains underexplored. This work introduces the Masked Iterative Fast Gradient Sign Method (M-IFGSM), designed to generate adversarial noise targeting the CLIP vision-language model. M-IFGSM specifically alters the object of interest by focusing perturbations on masked regions, degrading the performance of CLIP's zero-shot object detection capability when applied to 3D models. Using eight objects from the Common Objects 3D (CO3D) dataset, we demonstrate that our method effectively reduces the accuracy and confidence of the model, with adversarial noise being nearly imperceptible to human observers. The top-1 accuracy in original model renders drops from 95.4\% to 12.5\% for train images and from 91.2\% to 35.4\% for test images, with confidence levels reflecting this shift from true classification to misclassification, underscoring the risks of adversarial attacks on 3D models in applications such as autonomous driving, robotics, and surveillance. The significance of this research lies in its potential to expose vulnerabilities in modern 3D vision models, including radiance fields, prompting the development of more robust defenses and security measures in critical real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティングは、高画質なビュー合成と高速な3Dモデリングを可能にする、高度な放射場再構成を有する。 物体検出モデルに対する敵対的攻撃は2D画像に対して十分に研究されているが、3Dモデルに対するその影響は未解明のままである。 この研究は、CLIPビジョン言語モデルをターゲットにした対向ノイズを生成するために設計されたMasked Iterative Fast Gradient Sign Method (M-IFGSM)を導入している。 M-IFGSMは、マスクされた領域に摂動を集中させ、CLIPのゼロショットオブジェクト検出能力の性能を3Dモデルに適用することで、特に関心の対象を変更する。 コモンオブジェクト3D(CO3D)データセットから得られた8つのオブジェクトを用いて,本手法は,人間の観測者に対してほとんど知覚できない対向雑音を伴って,モデルの精度と信頼性を効果的に低減することを示した。 オリジナルのモデルにおけるトップ1の精度は、列車画像の95.4\%から12.5\%、テスト画像の91.2\%から35.4\%まで低下し、信頼性レベルは、真の分類から誤分類へのシフトを反映し、自律運転、ロボティクス、監視などのアプリケーションにおける3Dモデルに対する敵攻撃のリスクを浮き彫りにした。 この研究の意義は、放射場を含む現代の3次元視覚モデルにおける脆弱性を明らかにする可能性にある。

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