对抗性相机贴片：一种有效且鲁棒的物理世界目标检测器攻击
计算机视觉与模式识别
2023-12-12 v1
摘要
如今，深度神经网络（DNN）的脆弱性已引起广泛关注。研究者正在探索基于贴片的物理攻击，然而传统方法虽然有效，但往往会在目标物体上产生显眼的贴片，容易被人类观察者察觉。近期，出现了新颖的基于相机的物理攻击，利用相机贴片实施隐蔽攻击。这些方法通过直接对相机镜头引入扰动，避免了对目标物体的修改，在隐蔽性上取得了显著突破。然而，现有的基于相机的策略需要在相机镜头上部署多个贴片，这引入了复杂性。为解决这一问题，我们提出了一种对抗性相机贴片（ADCP）。
引用
@article{arxiv.2312.06163,
title = {Adversarial Camera Patch: An Effective and Robust Physical-World Attack on Object Detectors},
author = {Kalibinuer Tiliwalidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06163},
year = {2023}
}