基于笼子的变形用于可迁移且不可防御的点云攻击
计算机视觉与模式识别
2025-07-02 v1 密码学与安全
摘要
对点云的对抗攻击通常施加严格的几何约束以保持合理性；然而，这些约束本质上限制了迁移性和不可防御性。虽然变形提供了一种替代方案，但现有非结构化方法可能引入不自然的变形，使对抗点云显眼，削弱其合理性。本文提出 CageAttack，一种基于笼子的变形框架，产生自然的对抗点云。它首先在目标对象周围构建一个笼子，为平滑、自然外观的变形提供结构化基座。随后对笼子顶点施加扰动，这些扰动无缝传递到点云上，确保所产生的变形是对象内在的，并保持合理性。在七个 3D 深度神经网络分类器上的大量实验表明，CageAttack 在迁移性、不可防御性和合理性之间实现了卓越的平衡，超越了最先进的方法。代码将在接受后公开。
引用
@article{arxiv.2507.00690,
title = {Cage-Based Deformation for Transferable and Undefendable Point Cloud Attack},
author = {Keke Tang and Ziyong Du and Weilong Peng and Xiaofei Wang and Peican Zhu and Ligang Liu and Zhihong Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.00690},
year = {2025}
}