論文の概要: Stealthy Patch-Wise Backdoor Attack in 3D Point Cloud via Curvature Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09336v2
• Date: Thu, 07 Aug 2025 09:27:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 16:47:38.748597
• Title: Stealthy Patch-Wise Backdoor Attack in 3D Point Cloud via Curvature Awareness
• Title（参考訳）: 曲率認識による3次元点雲の静的パッチワイズバックドアアタック
• Authors: Yu Feng, Dingxin Zhang, Runkai Zhao, Yong Xia, Heng Huang, Weidong Cai,
• Abstract要約: バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に深刻な脅威をもたらす 既存の3Dポイントのクラウドバックドア攻撃は、サンプルワイドなグローバルな修正に依存している。 我々は,3Dポイントクラウド用のパッチワイドバックドアアタックフレームワークであるStealthy Patch-Wise Backdoor Attack (SPBA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.07366900097567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backdoor attacks pose a severe threat to deep neural networks (DNNs) by implanting hidden backdoors that can be activated with predefined triggers to manipulate model behaviors maliciously. Existing 3D point cloud backdoor attacks primarily rely on sample-wise global modifications, which suffer from low imperceptibility. Although optimization can improve stealthiness, optimizing sample-wise triggers significantly increases computational cost. To address these limitations, we propose the Stealthy Patch-Wise Backdoor Attack (SPBA), the first patch-wise backdoor attack framework for 3D point clouds. Specifically, SPBA decomposes point clouds into local patches and employs a curvature-based imperceptibility score to guide trigger injection into visually less sensitive patches. By optimizing a unified patch-wise trigger that perturbs spectral features of selected patches, SPBA significantly enhances optimization efficiency while maintaining high stealthiness. Extensive experiments on ModelNet40 and ShapeNetPart further demonstrate that SPBA surpasses prior state-of-the-art backdoor attacks in both attack effectiveness and resistance to defense methods.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃は、モデル動作を悪質に操作するために、事前に定義されたトリガーでアクティベート可能な隠れバックドアを埋め込むことで、ディープニューラルネットワーク(DNN)に深刻な脅威をもたらす。 既存の3Dポイントのクラウドバックドアアタックは、主にサンプルワイドなグローバルな修正に依存しており、その影響は低い。 最適化はステルス性を改善することができるが、サンプルワイズトリガーの最適化は計算コストを大幅に向上させる。 これらの制約に対処するため、我々は3Dポイントクラウド用のパッチワイドバックドアアタックフレームワークであるStealthy Patch-Wise Backdoor Attack (SPBA)を提案する。 特に、SPBAは点雲を局所的なパッチに分解し、カーベーチャベースの非受容スコアを使用して、視覚的に感度の低いパッチへのトリガーインジェクションを誘導する。 選択したパッチのスペクトル特徴を摂動する統一パッチワイドトリガを最適化することにより、SPBAは高いステルス性を維持しながら最適化効率を著しく向上する。 ModelNet40とShapeNetPartの広範な実験により、SPBAは攻撃の有効性と防御方法に対する耐性の両方において、最先端のバックドア攻撃を克服することを示した。

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