物理世界中针对航拍检测的上下文对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2023-02-28 v1
摘要
深度神经网络（DNNs）已广泛用于航拍检测。然而，DNNs 对精心构造的对抗样本所具有的敏感性与脆弱性正日益受到关注。近来，物理攻击因在现实世界中更具实用性而逐渐成为热点问题，这对一些安全关键应用构成了巨大威胁。本文首次尝试在物理世界中以上下文形式对航拍检测实施物理攻击。我们提出了一种针对真实场景下航拍检测的创新上下文攻击方法，该方法在不涂抹或遮挡目标物体以隐藏的前提下，实现了强大的攻击性能，并在各类航拍目标检测器之间具有良好的迁移性。基于通过观察检测器注意力图发现目标上下文信息在航拍检测中起重要作用这一发现，我们提出充分利用感兴趣目标的上下文区域，为真实场景中无遮挡的攻击精心构造上下文扰动。我们进行了大量按比例缩放的实验来评估所提上下文攻击方法的有效性，结果表明该方法在攻击效能与物理实用性方面均具有优越性。
引用
@article{arxiv.2302.13487,
title = {Contextual adversarial attack against aerial detection in the physical world},
author = {Jiawei Lian and Xiaofei Wang and Yuru Su and Mingyang Ma and Shaohui Mei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13487},
year = {2023}
}