Mar, 2022

Robust 结构化声明性分类器用于 3D 点云：利用隐式梯度抵御对抗攻击

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TL;DR本文提出了基于结构化稀疏编码和卷积神经网络的 Lattice Point Classifier（LPC）方案，该方案通过内部约束优化机制来有效抵御对 3D 点云分类器的不良攻击，并在不同攻击者下实现了最先进的鲁棒 3D 点云分类性能。
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发现论文，激发创造
  • 将对抗性攻击和防御扩展到深度三维点云分类器

    本文研究了通过对 PointNet 和 PointNet++ 模型进行白盒和黑盒对抗攻击并提出在 3D 领域提供更好的防御机制，发现与 2D 图像分类器相比，处理三维点云数据的网络对对抗攻击更脆弱，但它们也更容易被防御。

    Jan, 2019

  • AdvPC: 三维点云可转移对抗扰动

    本篇论文提出了一种新的基于数据驱动的对抗攻击方法，称为 AdvPC，该方法使用对抗性损失来利用输入数据分布，并且具有高度的可传递性和对抗性塑造能力，可成功地攻击目标网络并对其它防御方法有 38% 的突破。

    Dec, 2019

  • 基于 3D 点云深度学习的极小对抗样本

    本论文通过对点云模型的对抗攻击提出了全新的统一公式，此方法可以攻击分类模型的功能，考虑到攻击点的感知能力，并确保最小程度上的点操作，实验证明此方法在合成数据和真实数据上均取得了超过 89% 和 90% 的攻击成功率，并仅操作了总点数约 4%。

    Aug, 2020

  • 生成 3D 对抗点云

    本文中提出了多种新算法以攻击 PointNet，这是用于点云处理的广泛使用的深度神经网络，通过点扰动和点生成两种方法来制作对抗性点云。

    Sep, 2018

  • 点集的对抗攻击与防御

    本文提出了一种针对 3D 点云数据的攻击和防御方案，包括新颖的 3D 点云攻击操作以及灵活的扰动测量方案，防御方法对抗性点云有效，对多个点云网络的攻击可迁移，并且在一系列实验中验证了该攻击和防御框架的有效性。

    Feb, 2019

  • Triangle-Net：面向点云学习的鲁棒性

    提出了一种基于图结构和神经网络的方法，能够同时实现旋转、平移、缩放的不变性以及点云稀疏程度的稳健性，此方法在模型识别与检索任务方面，其性能可显著提高。

    Feb, 2020

  • 3D 点云的几何对抗攻击与防御

    本文通过对点云几何层级的研究，首次探讨了如何针对几何级别进行对抗例子的攻击，进而改变重构后的几何形状，而非单纯改变分类器的预测结果。此外，作者还展示了该攻击在防御方面的鲁棒性。

    Dec, 2020

  • Defense-PointNet: 保护 PointNet 免受对抗性攻击

    本篇论文研究针对 3D 点云模型的对抗攻击以及针对 PointNet 模型提出的防御模型，通过与其他模型进行比较，实验证明 Defense-PointNet 显著提高了网络对对抗样本的鲁棒性。

    Feb, 2020

  • PCLD：面向对抗纯化的点云层间扩散

    通过对 3D 点云进行逐层扩散的防御策略，本研究提出了一种新的防御方法，用于评估 3D 点云模型的鲁棒性，并证明该方法在抵御对抗性攻击方面表现出与现有方法相当甚至更好的结果。

    Mar, 2024

  • 自适应攻击下的三维点云分类对抗鲁棒性

    本研究对点云分类领域中对抗攻击的防御措施进行了安全分析，指出固定池化方法（如 MAX 池化）通常会削弱对抗训练的有效性，提出 DeepSym（一种基于排序的参数化池化方法）来提高模型的鲁棒性。架构实验结果显示，在 AT 下，DeepSym 的鲁棒性达到 47.0％，优于原始设计和强基线分别 28.5％（2.6x）和 6.5％，而不牺牲准确率。

    Nov, 2020