Mar, 2018

JPEG 和 JPEG2000 压缩对使用对抗样本攻击的影响

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TL;DR通过使用 JPEG2000 压缩作为一种替代方法，系统地比较了使用不同目标 PSNR 值和最大压缩级别的 JPEG 和 JPEG2000 压缩的对抗性图像的分类性能，实验表明，JPEG2000 更有效地减少了对抗性噪声，允许更高的压缩率和更少的失真，并且不会引入阻塞伪影。
adversarial examplesclassifier performanceadversarial attackspre-processing mechanismjpeg2000 compression
发现论文，激发创造
  • JPG 压缩对对抗性图像的影响研究

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    Aug, 2016

  • 保护和疫苗接种深度学习：利用 JPEG 压缩防御入侵者

    使用 JPEG 压缩作为分类管道中的预处理步骤，可以在对抗性攻击中起到作用，通过移除高频信号成分从而消除加性扰动。我们还提出了一种基于集合的技术，该技术可以快速构建一个性能良好的 DNN 集成，通过利用 JPEG 压缩来保护模型免受多种类型的对抗性攻击，而不需要了解模型。

    May, 2017

  • 保护 JPEG 图像免受对抗攻击

    利用自适应 JPEG 编码器来增强深度神经网络对抗性攻击的鲁棒性，不仅可以保持图像的视觉质量，而且无需更改分类器并且压缩图像可以被非定制的 JPEG 解码器解压。

    Mar, 2018

  • 通过插值平滑提高对人脸识别的抗 JPEG 攻击性能

    我们提出了一种新的对抗性人脸识别攻击方法，旨在提高对 JPEG 压缩的对抗性示例的抵抗力。通过对生成的对抗性人脸示例进行插值，我们平滑了对抗扰动，从而有效地减轻了 JPEG 压缩中通常消除的高频信号，实验结果证明了我们提出的方法在改善对 JPEG 压缩的对抗性人脸示例的抵抗力方面的有效性。

    Feb, 2024

  • 可转移的学习图像压缩抗扰动

    对利用学习型图像压缩器作为预处理模块的图像分类模型进行了具有增强传递性的对抗攻击方法的探索与实验。

    Jan, 2024

  • MALICE: 对学习的图像压缩算法的操纵攻击

    本文通过白盒和黑盒攻击展示了当输入图像发生微小扰动时，现有的深度学习图像压缩系统容易受到攻击。为此，我们提出了一种新的压缩架构 factorAtn，它结合了注意力模型和因式熵模型，取得了更好的性能表现。

    May, 2022

  • 深度学习中 JPEG 压缩缺陷的分析和缓解

    本文研究了 JPEG 压缩对常见计算机视觉任务和数据集的影响，发现高度压缩会显著损害图像识别性能，进而尝试采取几种方法来缓解该损害，其中包括一种不需标签训练的基于伪影校正的新方法。

    Nov, 2020

  • 特征蒸馏：面向 DNN 的 JPEG 压缩对抗示例的防御

    本文介绍一种通过 JPEG 压缩技术的特征蒸馏方法来防御深度神经网络的对抗攻击，能够有效修正对抗样本，同时不影响正常图像分类准确性。实验结果表明，此方法在准确性、可用性和处理速度方面均有所提升。

    Mar, 2018

  • 通过语义操纵生成无限制对抗性样本

    通过引入语义感知扰动来生成有效和逼真的对抗性样本，该方法在复杂数据集（如 ImageNet 和 MSCOCO）上针对图像分类和图像字幕任务进行了有效应用，且经综合用户研究证明其较其他攻击更为逼真。

    Apr, 2019

  • 一种用于稳健学习图像压缩的无训练防御框架

    通过基于简单图像转换函数的非训练型防御技术，研究了学习型图像压缩模型在面对对抗攻击时的稳健性，并提出了一种简单但有效的双向压缩算法，可方便地应用于现有的图像压缩模型，并且在保留对干净图像模型的原始失真率性能的同时，无需额外的训练或修改现有模型，更加实用。

    Jan, 2024