adversarial patches | BriefGPT

关键词adversarial patches

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MM基于深度强化学习的移动边缘对抗检测在数字孪生与元宇宙中的应用
本研究旨在解决互联网车联网拍摄实时场景并将其投入虚拟现实的实时数字双生技术中，从而应用于增强现实辅助驾驶；同时，针对数字双生技术招致了对手攻击的问题，提出了一种基于异构行动近端策略优化（HAPPO）算法的解决方法。实验结果表明，HAPPO
PDFa year ago
评估自动驾驶语义分割在面对真实世界对抗性补丁攻击时的鲁棒性
本文通过研究数字和现实中的对抗补丁，对流行的 SS 模型的稳健性进行了深入评估，并提出了场景特定攻击优化方法，似乎对自动驾驶等实际应用的影响不大。
PDF3 years ago
CVPR使用生成模型提高对抗性贴片攻击在人脸识别中的可迁移性
本文通过在低维数据流形上规范对抗性贴片生成，从而提高了面部识别系统的鲁棒性，并在数字世界和物理世界上进行了广泛的实验验证。
PDF3 years ago
用于欺骗移动设备图像识别系统的不显眼的对抗性贴片
本文提出了一种生成难以察觉的对抗性贴片的方法，通过利用多尺度生成器和辨别器粗粒度到细粒度地生成对抗贴片，并在对抗训练中使其保持一致性，从而在白盒设置中展示强大的攻击能力和在黑盒设置中的卓越可转移性。与其他对抗性贴片相比，我们的对抗性贴片具有
PDF3 years ago
ICLR针对图像分类器补丁攻击的高效认证防御
本文提出了 BagCert 架构和认证程序，通过一种新的损失函数实现认证不同大小和位置的对抗破坏，并在 CIFAR10 数据集上取得了对 5x5 对抗破坏下 86% 的准确率和 60% 的认证准确率。
PDF3 years ago
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。
PDF4 years ago
AAAI使用单张图片生成具有对抗性但不引人注目的修补
使用多尺度生成器和辨别器以及最小最大训练，在一个图像中生成对抗性但难以察觉的贴片，该方法在白盒和黑盒设置中均表现出强大的攻击能力，并保持物理世界中的攻击能力。
PDF4 years ago
针对优化位置的对抗性贴片的对抗训练
提出了一种可通过物理方式应用于图像中的明显但具有对抗性的矩形贴片，并利用对抗训练的方式来增强深度神经网络对对抗贴片的鲁棒性，这种训练不会降低网络的分类准确率。
PDF4 years ago
ECCVAPRICOT：物理对抗攻击物体检测数据集
本文介绍了一个公开的基准数据集 APRICOT，它包含了 1000 多张带有标注的公共场所中的物理对抗贴片（adversarial patches）照片，用于对物体检测系统中的物理对抗攻击进行实验和研究，并提出了包括合成数据和无监督方法在内
PDF5 years ago
CVPR物体检测中空间上下文对对抗鲁棒性的作用
本文主要研究利用空间上下文的快速目标检测算法，存在针对其进行针对性攻击的问题，并提出了限制空间上下文训练的解决方案。
PDF5 years ago
ICCV图像分类中的网络解释欺骗
本文提出了一种对抗性噪声网络攻击方法，有效地误导了深度神经网络，同时也改变了网络决策的解释算法，并引入一种控制条件测试神经网络解释算法准确性的方法，以促进更健壮的神经网络解释工具发展。
PDF6 years ago