使用点云攻击场景流

Apr, 2024

Attack on Scene Flow using Point Clouds

Haniyeh Ehsani Oskouie, Mohammad-Shahram Moin, Shohreh Kasaei

TL;DR为解决深度神经网络对场景流网络的鲁棒性问题，本研究通过引入针对场景流网络的白盒对抗攻击，发现对一维点云或颜色通道进行攻击对平均端点误差具有显著影响。实验结果显示生成的对抗性样本使 KITTI 和 FlyingThings3D 数据集上的平均端点误差相对劣化达到 33.7。此外，对场景流网络和其 2D 光流网络变体的攻击成功和失败的分析表明光流网络更加容易受到攻击。

Abstract

deep neural networks have made significant advancements in accurately estimating scene flow using point clouds, which is vital for many ap

deep neural networks scene flow adversarial attacks point clouds average end-point error

发现论文，激发创造

光流攻击

本文研究了深度学习在光流估计中的鲁棒性，并表明对小于 1％的图像区域进行扰动就可以大大影响光流估计，对编码器 - 解码器体系结构的网络影响很大，而对空间金字塔体系结构的网络则较小，并且通过实验演示了这种攻击是实用的。

Oct, 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

学习 3D 点云中的场景流

本研究提出了一种新颖的神经网络模型 FlowNet3D，该模型旨在从点云数据中学习场景流，该模型可以通过扫描定位和运动分割等多种应用，对 Lidar 扫描等多种实际场景进行高效准确的场景流处理。

Jun, 2018

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

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

三维点云分类中的对抗攻击和防御：综述

本文旨在综述目前关于点云分类中的对抗攻击和防御技术的进展，包括对对抗攻击的原理和特点、最近几年的对抗攻击示例生成方法的总结和分析以及防御策略的分类（包括输入变换、数据优化和深度模型修改）。最后，本文阐述了这一领域中几个具有挑战性的问题和未来的研究方向。

Jul, 2023

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

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

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