对抗色彩胶片：针对DNN的有效物理世界攻击
计算机视觉与模式识别
2023-05-24 v2
摘要
众所周知，深度神经网络(DNNs)的性能易受细微干扰影响。迄今，基于相机的物理对抗攻击尚未受到太多关注，但恰是物理攻击的空缺。本文提出一种简单高效的基于相机的物理攻击，称为对抗色彩胶片(AdvCF)，其通过操控色彩胶片的物理参数实施攻击。精心设计的实验表明了该方法在数字与物理环境中的有效性。此外，实验结果显示AdvCF生成的对抗样本具有优异的攻击迁移性，使AdvCF能够进行有效的黑盒攻击。同时，我们通过对抗训练给出了针对AdvCF的防御指导。最后，我们探讨了AdvCF对未来基于视觉系统的威胁，并提出了一些基于相机的物理攻击的有前景思路。
引用
@article{arxiv.2209.02430,
title = {Adversarial Color Film: Effective Physical-World Attack to DNNs},
author = {Chengyin Hu and Weiwen Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02430},
year = {2023}
}