Feb, 2021

DetectorGuard：针对局部遮挡攻击进行对象检测的可证明安全性保护

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TL;DR该论文提出了 DetectorGuard 作为第一个用于构建具有证明鲁棒性的对象检测器来对抗本地化补丁攻击的通用框架，并介绍了一种称为对象解释策略的方法来构建高性能的鲁棒对象检测器。
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发现论文，激发创造
  • ObjectSeeker: 通过 Patch-agnostic 掩蔽实现可靠的抗拒绝服务攻击物体检测

    本文提出 ObjectSeeker 用于解决物体探测对象易受攻击者掩盖的补丁攻击问题，通过 patch-agnostic 掩蔽策略实现通过任何白盒自适应攻击的高可信物体检测，证明了其较往前研究在可信鲁棒性方面的显著改进。

    Feb, 2022

  • PatchGuard++：高效可证明攻击检测技术抵御对抗补丁

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    Apr, 2021

  • PatchGuard：通过小的感受野和掩蔽策略的可证明鲁棒性防御对抗性贴片攻击

    本文介绍了一种名为 PatchGuard 的通用防御框架，采用具有小感受野的 CNNs 对受攻击的特征数量进行限制，设计出抵御本地化对抗性补丁的安全特征聚合机制，使用稳健掩蔽防御方法有效检测和遮盖受损特征，并且在 ImageNet、ImageNette 和 CIFAR-10 数据集上达到了最先进的可证明鲁棒准确性和干净准确性的性能表现。

    May, 2020

  • 制作隐形斗篷：对物体检测器的现实世界对抗攻击

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    Oct, 2019

  • 物体隐藏器：面向物体检测器的对抗性贴片攻击

    该研究关注深度神经网络的安全性问题，着重研究针对目标检测算法的对抗攻击方法，通过生成特定的对抗补丁实现攻击，提出的两种算法均可有效地、通用地攻击最新的目标检测模型。此外，参加了阿里巴巴的天池对抗挑战，并在 1701 对抗团队中获得了前七名。

    Oct, 2020

  • 针对无人机目标检测的模型无关防御对抗性补丁攻击

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    May, 2024

  • X-Detect：可解释的零售目标检测中的对抗补丁检测

    本文介绍了一种新的抗干扰贴片检测方法 X-Detect，通过使用可解释的检测器的集成来检测物体检测模型的敌对攻击，并提供解释，以帮助防御者的决策过程。

    Jun, 2023

  • 分割与完成：针对对抗性贴片攻击的物体检测器防御方法和鲁棒贴片检测方法

    本文提出了一种名为 Segment and Complete defense 的通用框架，通过检测和移除对抗性贴片来防御物体探测器中的对抗性攻击，并设计了一个鲁棒的形状恢复算法，该算法能够保证将对抗贴片完全从图像中移除。作者在 COCO 和 xView 数据集上的实验证明，SAC 能够在高强度自适应攻击下实现优异的鲁棒性，并且对未知的贴片形状、攻击预算和攻击方法具有良好的泛化能力。另外，作者提出了一个增强版的数据集 APRICOT-Mask，用于对抗性贴片的像素级标注。

    Dec, 2021

  • DPatch: 物体探测器的对抗性贴片攻击

    本文提出了 DPatch，一种黑盒子对现代计算机视觉系统（如 Faster R-CNN 和 YOLO）的基于敌对的黑盒贴片攻击。与原始的敌对贴片只操纵图像级分类器不同，DPatch 同时攻击边界框回归和对象分类以禁用它们的预测，具有非常高的转移性且实践性强。

    Jun, 2018

  • 半透明贴片：一种物理通用攻击目标检测器的方法

    本文提出了一种无接触、半透明的物理贴片，通过在摄像头镜头上放置一个精心构造的图案，欺骗了最先进的目标检测器。我们的贴片的主要目标是隐藏所选目标类别的所有实例，并确保其他类别的检测受到保护。实验表明，我们的贴片能够防止检测所有停车标志实例的 42.27％，同时保持了其他类别的高检测率（近 80％）。

    Dec, 2020