CVPRMar, 2024

躲藏于丛林之中：在 3D 点云上生成不可察觉且合理的对抗扰动

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TL;DR我们提出了一种新的基于形状的对抗性攻击方法，称为 HiT-ADV，该方法通过在复杂的对象表面的部分隐藏变形扰动，实现了在可感知和对抗强度之间更好的权衡，此外，我们还通过使用良性重采样和良性刚性变换，进一步增强了物理对抗强度而几乎不损失可感知性。
adversarial attack methods3d point cloud classificationshape-based attackhit-advphysical adversarial strength
发现论文，激发创造
  • 形状不变的 3D 敌对点云

    本文提出了一种新的点云灵敏度映射方法，以明确表明点云识别模型在遇到形状不变的对抗噪声时的脆弱性并提高噪声的效率和隐蔽性，该方法在各种点云识别模型中表现出优异的性能并具有令人满意的对抗隐身性和对不同点云防御设置的强抵抗力。

    Mar, 2022

  • 三维点云分类中的不可感知迁移攻击与防御

    本文研究了从两个新的和具有挑战性的视角提出了一种新的感知威胁互通攻击（ITA）来攻击 3D 点云，提高了其不可感知性和传递性，并且进一步提出了训练更加健壮的黑盒 3D 模型以抵御此类 ITA 攻击的防御策略。

    Nov, 2021

  • 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

  • 3D 点云的对抗形状扰动

    探讨了对抗者的视角下，从创建健壮的神经网络模型的问题入手，研究了使用 3D 数据进行分类的某些形状攻击方法及其有效性，以及攻击预处理步骤的能力。

    Aug, 2019

  • 几何感知对抗点云生成

    本文提出新的 geometry-aware objectives 的设计，生成的 $GeoA^3$ 对人类来说是无法察觉的，同时提出一个名为 $Geo_{+} A^3$-IterNormPro 的算法，该算法通过生成对抗性点云来实现面向表面的对抗性攻击。

    Dec, 2019

  • 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

  • LiDAR 物体检测可实现的对抗样本

    本文提出了一种生成通用三维对抗目标的方法，用以干扰自动驾驶系统中激光雷达探测器，这一方法成功率高达 80％，并开展了一些防御研究，旨在建立更安全可靠的自动驾驶系统。

    Apr, 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

  • 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

  • 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