Oct, 2019

物理世界中的对抗 T 恤：规避人员检测器

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TL;DR该论文提出了一种以非刚性变形为特点的新型物理对抗样本，名为 “对抗 T 恤”，用于欺骗人物探测器，并展示了这种方法在数字和物理世界中的攻击成功率。
adversarial attacksphysical adversarial examplesdeep neural networksperson detectorsensemble attack
发现论文，激发创造
  • 物理对抗样本用于目标检测

    对物理深度学习算法模型的物理攻击，提出了 Disappearance Attack 和 Creation Attack 进行检测，结果表明存在风险，攻击模型具有可迁移性

    Jul, 2018

  • 关于使用对抗性贴纸攻击目标检测器的注记

    本研究基于对已有测试结果的分析，设计一种算法，可以产生压缩后的贴纸状实体对检测器进行攻击，从而证明当前最新的物体检测算法仍然容易受到物理对抗样本的影响。

    Dec, 2017

  • 对抗纹理用于欺骗物理世界中的人物检测器

    提出了 Adversarial Texture 技术，应用于制作物理世界中可以欺骗人物探测器的衣着。使用 Toroidal-Cropping-based Expandable Generative Attack（TC-EGA）方法进行生成。

    Mar, 2022

  • 制作隐形斗篷：对物体检测器的现实世界对抗攻击

    本文系统研究了对最先进目标检测框架的对抗攻击，证明了其有效性，在不同环境下针对多种检测模型具有广泛的适应性，同时研究了使用印刷海报和可穿戴衣服进行的物理攻击，并用不同的度量方法对这些攻击的性能进行详细的分析。

    Oct, 2019

  • 物理对抗攻击遇见计算机视觉：十年调查

    对于深度神经网络 (DNNs) 的安全性问题，本文重点关注于物理对抗攻击，总结了 150 篇现有的物理对抗攻击的论文，详细分析了物理对抗攻击的特征、媒介、方法及其效果，并探讨了当前的挑战和未来方向。

    Sep, 2022

  • 对抗相机补丁：一种有效并且稳定的物理世界目标检测攻击

    研究者正在研究深度神经网络的易受攻击性，并提出了一种新的基于相机的攻击方法，该方法引入了摄像头补丁以执行潜在的隐秘攻击，并提出了一个对抗相机补丁来解决多补丁复杂性的问题。

    Dec, 2023

  • 通过 3D 建模实现自然服装纹理以规避人体检测器

    本文提出了一种利用 3D 建模技术生成的伪装纹理，来制作能够有效规避多角度人体检测器的伪装服装，实验结果表明这类服装具有较高的攻击成功率。

    Jul, 2023

  • 用于逃避物体检测模型的动态对抗贴片

    该研究使用动态对抗性贴片攻击实际场景下的对象检测器，并通过生成考虑目标物品与分类之间的语义距离的贴片方法进行优化，成功地在广阔的视角范围内将 YOLOv2 对象检测器误导了 90％，并在不同汽车模型之间成功误导检测器 71％。

    Oct, 2020

  • 关于物理对抗贴片在物体检测中的应用

    本文提出了一种物理性的对抗攻击方法，能够通过拼贴一个合理设计的补丁扰乱 YOLOv3 检测器的识别结果，避免误判或漏检目标，从而在不需要修改场景中的物体的情况下，对目标检测系统进行攻击。

    Jun, 2019

  • 深度学习模型的鲁棒性物理攻击

    该研究介绍了一种通用的攻击算法，RP2，用于在不同的物理条件下产生强大的视觉对抗扰动，以及一种用于评估物理对抗性的两阶段评估方法，通过黑白贴纸形式的扰动对真实的红绿灯进行攻击，在实验室测试和场地测试结果分别达到 100% 和 84.8% 的目标分类器的误分率。

    Jul, 2017