論文の概要: Bitstream Collisions in Neural Image Compression via Adversarial Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19817v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:29:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:39.571796
• Title: Bitstream Collisions in Neural Image Compression via Adversarial Perturbations
• Title（参考訳）: 逆摂動によるニューラル画像圧縮におけるビットストリーム衝突
• Authors: Jordan Madden, Lhamo Dorje, Xiaohua Li,
• Abstract要約: 本研究は、NIC-bitstream衝突における予期せぬ脆弱性を明らかにする。 この衝突の脆弱性は、特にセキュリティクリティカルなアプリケーションにおいて、NICの実用性に対する脅威となる。 単純で効果的な緩和法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0960189135529212
• License:
• Abstract: Neural image compression (NIC) has emerged as a promising alternative to classical compression techniques, offering improved compression ratios. Despite its progress towards standardization and practical deployment, there has been minimal exploration into it's robustness and security. This study reveals an unexpected vulnerability in NIC - bitstream collisions - where semantically different images produce identical compressed bitstreams. Utilizing a novel whitebox adversarial attack algorithm, this paper demonstrates that adding carefully crafted perturbations to semantically different images can cause their compressed bitstreams to collide exactly. The collision vulnerability poses a threat to the practical usability of NIC, particularly in security-critical applications. The cause of the collision is analyzed, and a simple yet effective mitigation method is presented.
• Abstract（参考訳）: ニューラルイメージ圧縮(NIC)は従来の圧縮技術に代わる有望な代替手段として登場し、圧縮比を改良した。 標準化と実践的な展開に向けての進歩にもかかわらず、堅牢性とセキュリティについて最小限の調査が行われた。 本研究は、意味的に異なる画像が同じ圧縮されたビットストリームを生成するNIC-ビットストリーム衝突における予期せぬ脆弱性を明らかにする。 本稿では,新しいホワイトボックス逆アタックアルゴリズムを用いて,セマンティックに異なる画像に注意深い摂動を加えることで,圧縮したビットストリームが正確に衝突することを示した。 この衝突の脆弱性は、特にセキュリティクリティカルなアプリケーションにおいて、NICの実用性に対する脅威となる。 衝突の原因を解析し、単純で効果的な緩和法を示す。

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