論文の概要: Higher-Order Adversarial Patches for Real-Time Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04991v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 14:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.239173
• Title: Higher-Order Adversarial Patches for Real-Time Object Detectors
• Title（参考訳）: リアルタイム物体検出のための高次対向パッチ
• Authors: Jens Bayer, Stefan Becker, David Münch, Michael Arens, Jürgen Beyerer,
• Abstract要約: 高次の敵攻撃は、猫とマウスのゲームの結果であると考えることができる。 このイディオムは、敵の攻撃パターンの永続的な円形訓練と敵の訓練が最善であることを示す。 以上の結果から,高次対向パッチは直接訓練された対象検出器に影響を及ぼすだけでなく,より強力な一般化能力をもたらすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.030035224912087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Higher-order adversarial attacks can directly be considered the result of a cat-and-mouse game -- an elaborate action involving constant pursuit, near captures, and repeated escapes. This idiom describes the enduring circular training of adversarial attack patterns and adversarial training the best. The following work investigates the impact of higher-order adversarial attacks on object detectors by successively training attack patterns and hardening object detectors with adversarial training. The YOLOv10 object detector is chosen as a representative, and adversarial patches are used in an evasion attack manner. Our results indicate that higher-order adversarial patches are not only affecting the object detector directly trained on but rather provide a stronger generalization capacity compared to lower-order adversarial patches. Moreover, the results highlight that solely adversarial training is not sufficient to harden an object detector efficiently against this kind of adversarial attack. Code: https://github.com/JensBayer/HigherOrder
• Abstract（参考訳）: 高次の敵の攻撃は、常に追撃、接近、繰り返し逃走を含む精巧なアクションであるキャット・アンド・ムーズのゲームの結果、直接的に見なすことができる。 このイディオムは、敵の攻撃パターンの永続的な円形訓練と敵の訓練が最善であることを示す。 次の研究は、攻撃パターンを連続的に訓練し、対向訓練を施した物体検出器を硬化させることにより、高次対向攻撃が物体検出器に与える影響について考察する。 YOLOv10オブジェクト検出器を代表として選択し、敵パッチを回避攻撃方式で使用する。 以上の結果から,高次対向パッチは直接訓練された対象検出器に影響を及ぼすだけでなく,低次対向パッチと比較してより強力な一般化能力をもたらすことが示唆された。 さらに,このような攻撃に対して,物体検出器を効率よく硬化させるには,単に敵の訓練だけでは不十分であることが示唆された。 コード:https://github.com/JensBayer/HigherOrder

関連論文リスト

• PBCAT: Patch-based composite adversarial training against physically realizable attacks on object detection [27.75925749085402]
  敵の攻撃に対する最も効果的な防御として、敵の訓練が認められている。 本稿では, PBCATを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T07:36:21Z)
• CBA: Contextual Background Attack against Optical Aerial Detection in the Physical World [8.826711009649133]
  パッチベースの物理的攻撃はますます懸念を喚起している。 既存の手法のほとんどは地上で捕獲された標的を隠蔽することに焦点を当てており、これらの手法のいくつかは単に空中探知機を欺くように拡張されている。 本研究では,空中検出に対する新たな物理的攻撃フレームワークであるコンテキスト背景攻撃(CBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T05:10:27Z)
• Object-fabrication Targeted Attack for Object Detection [54.10697546734503]
  物体検出の敵攻撃は 標的攻撃と未標的攻撃を含む。 新たなオブジェクトファブリケーションターゲット攻撃モードは、特定のターゲットラベルを持つ追加の偽オブジェクトをファブリケートする検出器を誤解させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T08:42:39Z)
• A Tale of HodgeRank and Spectral Method: Target Attack Against Rank Aggregation Is the Fixed Point of Adversarial Game [153.74942025516853]
  ランクアグリゲーション手法の本質的な脆弱性は文献ではよく研究されていない。 本稿では,ペアデータの変更による集計結果の指定を希望する目的のある敵に焦点をあてる。 提案した標的攻撃戦略の有効性は,一連の玩具シミュレーションと実世界のデータ実験によって実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T05:59:02Z)
• Illusory Attacks: Information-Theoretic Detectability Matters in Adversarial Attacks [76.35478518372692]
  エプシロン・イリューソリー(epsilon-illusory)は、シーケンシャルな意思決定者に対する敵対的攻撃の新たな形態である。 既存の攻撃と比較して,エプシロン・イリューソリーの自動検出は極めて困難である。 以上の結果から, より優れた異常検知器, 効果的なハードウェアおよびシステムレベルの防御の必要性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T19:49:09Z)
• Zero-Query Transfer Attacks on Context-Aware Object Detectors [95.18656036716972]
  敵は、ディープニューラルネットワークが誤った分類結果を生成するような摂動画像を攻撃する。 自然の多目的シーンに対する敵対的攻撃を防御するための有望なアプローチは、文脈整合性チェックを課すことである。 本稿では,コンテキスト整合性チェックを回避可能な,コンテキスト整合性攻撃を生成するための最初のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T04:33:06Z)
• Deflecting Adversarial Attacks [94.85315681223702]
  我々は、攻撃者が攻撃対象クラスに似た入力を生成することによって、敵攻撃を「防御」するこのサイクルを終わらせる新しいアプローチを提案する。 本稿ではまず,3つの検出機構を組み合わせたカプセルネットワークに基づくより強力な防御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T06:59:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。