降采样攻击与防御：将所见还原为所得
密码学与安全
2020-10-09 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
图像与视频处理
摘要
图像缩放通常是计算机视觉系统预处理中必不可少的一环，但其易受攻击。可以构造出这样的图像：在机器视觉尺度下与其他尺度下完全不同，并且一些常见计算机视觉和机器学习系统的默认设置存在漏洞。我们表明，只要防御者意识到该威胁，防御手段便存在且极易实施。这些攻击与防御有助于确立输入净化在机器学习中的作用。
引用
@article{arxiv.2010.02456,
title = {Downscaling Attack and Defense: Turning What You See Back Into What You Get},
author = {Andrew J. Lohn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.02456},
year = {2020}
}