論文の概要: Spectral Defense Against Resource-Targeting Attack in 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12796v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 08:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.006844
• Title: Spectral Defense Against Resource-Targeting Attack in 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 3次元ガウス散乱における資源標的攻撃に対する分光防御
• Authors: Yang Chen, Yi Yu, Jiaming He, Yueqi Duan, Zheng Zhu, Yap-Peng Tan,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は高品質なレンダリングを提供するが、Gaussian表現は新しい攻撃面を公開する。 この攻撃は訓練画像に毒を与え、資源の枯渇を引き起こすためにガウスの成長を過度に誘発する。 ガウスおよびイメージフィールドにおけるtextbfSpectral Defense を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.29941651174379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) deliver high-quality rendering, yet the Gaussian representation exposes a new attack surface, the resource-targeting attack. This attack poisons training images, excessively inducing Gaussian growth to cause resource exhaustion. Although efficiency-oriented methods such as smoothing, thresholding, and pruning have been explored, these spatial-domain strategies operate on visible structures but overlook how stealthy perturbations distort the underlying spectral behaviors of training data. As a result, poisoned inputs introduce abnormal high-frequency amplifications that mislead 3DGS into interpreting noisy patterns as detailed structures, ultimately causing unstable Gaussian overgrowth and degraded scene fidelity. To address this, we propose \textbf{Spectral Defense} in Gaussian and image fields. We first design a 3D frequency filter to selectively prune Gaussians exhibiting abnormally high frequencies. Since natural scenes also contain legitimate high-frequency structures, directly suppressing high frequencies is insufficient, and we further develop a 2D spectral regularization on renderings, distinguishing naturally isotropic frequencies while penalizing anisotropic angular energy to constrain noisy patterns. Experiments show that our defense builds robust, accurate, and secure 3DGS, suppressing overgrowth by up to $5.92\times$, reducing memory by up to $3.66\times$, and improving speed by up to $4.34\times$ under attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年の3D Gaussian Splatting (3DGS)は高品質なレンダリングを実現するが、Gaussian表現は新たな攻撃面であるリソースターゲットアタックを公開している。 この攻撃は訓練画像に毒を与え、資源の枯渇を引き起こすためにガウスの成長を過度に誘発する。 平滑化、しきい値設定、プルーニングといった効率指向の手法が研究されているが、これらの空間領域戦略は可視構造で機能するが、ステルスな摂動がトレーニングデータの基礎となるスペクトル挙動を歪めているかを見落としている。 その結果、有毒な入力は異常な高周波増幅を導入し、3DGSはノイズパターンを詳細な構造として解釈し、最終的に不安定なガウス過成長と劣化したシーンの忠実さを引き起こす。 この問題に対処するため,ガウスおよび画像の分野における \textbf{Spectral Defense} を提案する。 まず、異常に高い周波数を示すガウスを選択的にプルーする3次元周波数フィルタを設計する。 自然界にも正弦的な高周波構造が存在するため、直接高い周波数を抑圧するには不十分であり、さらに自然な等方性周波数を識別し、異方性角エネルギーをペナル化してノイズパターンを制約する2次元スペクトル正規化を開発する。 実験の結果、我々の防衛は堅牢で正確で安全な3DGSを構築し、オーバーグロースを最大5.92\times$で抑制し、メモリを最大3.66\times$で削減し、攻撃下での速度を最大4.34\times$で改善している。

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