論文の概要: Targeted View-Invariant Adversarial Perturbations for 3D Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13376v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 23:23:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:37.287859
• Title: Targeted View-Invariant Adversarial Perturbations for 3D Object Recognition
• Title（参考訳）: 3次元物体認識のためのビュー不変逆摂動のターゲット化
• Authors: Christian Green, Mehmet Ergezer, Abdurrahman Zeybey,
• Abstract要約: 敵対的攻撃は3Dオブジェクト認識において重大な課題を引き起こす。 本稿では,頑健な逆数例を作成するための新しい手法であるビュー不変逆数摂動(VIAP)を紹介する。 目標設定と未目標設定の両方において,VIAPの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379021
• License:
• Abstract: Adversarial attacks pose significant challenges in 3D object recognition, especially in scenarios involving multi-view analysis where objects can be observed from varying angles. This paper introduces View-Invariant Adversarial Perturbations (VIAP), a novel method for crafting robust adversarial examples that remain effective across multiple viewpoints. Unlike traditional methods, VIAP enables targeted attacks capable of manipulating recognition systems to classify objects as specific, pre-determined labels, all while using a single universal perturbation. Leveraging a dataset of 1,210 images across 121 diverse rendered 3D objects, we demonstrate the effectiveness of VIAP in both targeted and untargeted settings. Our untargeted perturbations successfully generate a singular adversarial noise robust to 3D transformations, while targeted attacks achieve exceptional results, with top-1 accuracies exceeding 95% across various epsilon values. These findings highlight VIAPs potential for real-world applications, such as testing the robustness of 3D recognition systems. The proposed method sets a new benchmark for view-invariant adversarial robustness, advancing the field of adversarial machine learning for 3D object recognition.
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃は、特に様々な角度から物体を観察できる多視点分析を含むシナリオにおいて、3Dオブジェクト認識において重要な課題を提起する。 本稿では,複数の視点において有効である頑健な逆数例を作成するための新しい手法であるビュー不変逆数摂動(VIAP)を紹介する。 従来の手法とは異なり、VIAPは単一の普遍摂動を用いて、物体を特定の決定済みラベルとして分類する認識システムを操作できる標的攻撃を可能にする。 121個の多彩な3Dオブジェクトにわたる1,210の画像のデータセットを活用することで、ターゲット設定と未ターゲット設定の両方において、VIAPの有効性を実証する。 我々の標的外摂動は3次元変換に頑健な特異な逆方向ノイズを発生させる一方、標的攻撃は様々なエプシロン値に対して95%を超えるトップ1の精度で例外的な結果を得る。 これらの結果は,3次元認識システムの堅牢性テストなど,実世界のアプリケーションに対するVIAPの可能性を強調している。 提案手法は,3次元物体認識のための対向機械学習の分野を前進させ,ビュー不変の対向ロバスト性のための新しいベンチマークを設定する。

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