論文の概要: NumbOD: A Spatial-Frequency Fusion Attack Against Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16955v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 10:16:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:16.469708
• Title: NumbOD: A Spatial-Frequency Fusion Attack Against Object Detectors
• Title（参考訳）: NumbOD:オブジェクト検出器に対する空間周波数融合攻撃
• Authors: Ziqi Zhou, Bowen Li, Yufei Song, Zhifei Yu, Shengshan Hu, Wei Wan, Leo Yu Zhang, Dezhong Yao, Hai Jin,
• Abstract要約: 我々は様々な物体検出器(OD)に対する空間周波数核融合攻撃であるNummbODを提案する。 まず、ターゲットとするOD出力から高品質なバウンディングボックスを選択するために、デュアルトラック攻撃目標選択戦略を設計する。 我々は,予測ボックスのシフトと圧縮に指向性摂動を用い,分類結果を騙すために変更する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.532420461413487
• License:
• Abstract: With the advancement of deep learning, object detectors (ODs) with various architectures have achieved significant success in complex scenarios like autonomous driving. Previous adversarial attacks against ODs have been focused on designing customized attacks targeting their specific structures (e.g., NMS and RPN), yielding some results but simultaneously constraining their scalability. Moreover, most efforts against ODs stem from image-level attacks originally designed for classification tasks, resulting in redundant computations and disturbances in object-irrelevant areas (e.g., background). Consequently, how to design a model-agnostic efficient attack to comprehensively evaluate the vulnerabilities of ODs remains challenging and unresolved. In this paper, we propose NumbOD, a brand-new spatial-frequency fusion attack against various ODs, aimed at disrupting object detection within images. We directly leverage the features output by the OD without relying on its internal structures to craft adversarial examples. Specifically, we first design a dual-track attack target selection strategy to select high-quality bounding boxes from OD outputs for targeting. Subsequently, we employ directional perturbations to shift and compress predicted boxes and change classification results to deceive ODs. Additionally, we focus on manipulating the high-frequency components of images to confuse ODs' attention on critical objects, thereby enhancing the attack efficiency. Our extensive experiments on nine ODs and two datasets show that NumbOD achieves powerful attack performance and high stealthiness.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの進歩により、様々なアーキテクチャを持つオブジェクト検出器(OD)は、自律運転のような複雑なシナリオで大きな成功を収めた。 ODに対する以前の敵対攻撃は、特定の構造(例えば、NMS、RPN)をターゲットにしたカスタマイズされた攻撃を設計することに集中しており、いくつかの結果を得るが、同時にスケーラビリティを制限している。 さらに、ODに対するほとんどの取り組みは、もともと分類タスク用に設計された画像レベルの攻撃によるもので、結果としてオブジェクト非関連領域(例えば、背景)の冗長な計算と乱れが生じる。 その結果、ODの脆弱性を包括的に評価するために、モデルに依存しない効率的な攻撃を設計する方法は、依然として困難で未解決のままである。 本稿では,画像中の物体検出を妨害することを目的とした,新しい空間周波数融合攻撃であるNummbODを提案する。 我々は、ODが出力する機能を内部構造に頼ることなく直接活用し、敵の例を作成する。 具体的には、まず、ターゲットとするOD出力から高品質なバウンディングボックスを選択するために、デュアルトラック攻撃ターゲット選択戦略を設計する。 その後,予測ボックスのシフトと圧縮に指向性摂動を用い,分類結果を変化させてODを騙す。 さらに、画像の高周波成分を操作することに集中して、ODの注意を重要物に混乱させ、攻撃効率を高める。 9つのODと2つのデータセットに関する大規模な実験は、NummbODが強力な攻撃性能と高いステルスネスを達成することを示す。

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