論文の概要: Towards Imperceptible Adversarial Attacks for Time Series Classification with Local Perturbations and Frequency Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19519v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 10:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:18.092253
• Title: Towards Imperceptible Adversarial Attacks for Time Series Classification with Local Perturbations and Frequency Analysis
• Title（参考訳）: 局所摂動と周波数解析を用いた時系列分類における非知覚的逆攻撃に向けて
• Authors: Wenwei Gu, Renyi Zhong, Jianping Zhang, Michael R. Lyu,
• Abstract要約: 人間の視覚システム(HVS)によって検出された敵の例は、攻撃を効果的に行うことができない。 本稿では、周波数成分と時系列の局所性に対処して、TSCモデルに対する敵攻撃の非受容性を改善することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.85076539497076
• License:
• Abstract: Adversarial attacks in time series classification (TSC) models have recently gained attention due to their potential to compromise model robustness. Imperceptibility is crucial, as adversarial examples detected by the human vision system (HVS) can render attacks ineffective. Many existing methods fail to produce high-quality imperceptible examples, often generating perturbations with more perceptible low-frequency components, like square waves, and global perturbations that reduce stealthiness. This paper aims to improve the imperceptibility of adversarial attacks on TSC models by addressing frequency components and time series locality. We propose the Shapelet-based Frequency-domain Attack (SFAttack), which uses local perturbations focused on time series shapelets to enhance discriminative information and stealthiness. Additionally, we introduce a low-frequency constraint to confine perturbations to high-frequency components, enhancing imperceptibility.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類(TSC)モデルにおける敵対的攻撃は、モデルロバスト性を損なう可能性から最近注目されている。 人間の視覚システム(HVS)によって検出された敵の例は、攻撃を効果的に行うことができない。 既存の多くの手法では、高品質な知覚不可能な例が得られず、しばしば正方形波のようなより知覚しやすい低周波成分の摂動と、ステルス性を減少させる大域摂動を生成する。 本稿では、周波数成分と時系列の局所性に対処して、TSCモデルに対する敵攻撃の非受容性を改善することを目的とする。 本稿では、時系列形状に焦点をあてた局所摂動を用いて、識別情報とステルスネスを高めるシェイプレットベースの周波数ドメイン攻撃(SFAttack)を提案する。 さらに、高周波成分に摂動を限定する低周波制約を導入し、非受容性を高める。

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