Hide in Thicket：在 3D 点云上生成不可感知且合理的对抗扰动
计算机视觉与模式识别
2024-03-11 v1 图像与视频处理
摘要
基于点操作的 3D 点云分类对抗攻击方法揭示了 3D 模型的脆弱性，但它们产生的对抗样本容易被感知或防御。不可感知性与对抗强度之间的权衡导致大多数点攻击方法在成功攻击时不可避免地引入易于检测的离群点。另一种有前景的策略是基于形状的攻击，可以有效消除离群点，但现有方法往往因不合理的形变而导致不可感知性显著降低。我们发现，将对变形扰动隐藏在人类眼睛不敏感的区域可以实现不可感知性与对抗强度之间更好的权衡，特别是在物体表面复杂且曲率变化剧烈的部分。因此，我们提出了一种新颖的基于形状的对抗攻击方法 HiT-ADV，该方法首先基于显著性和不可感知性分数进行两阶段攻击区域搜索，然后在每个攻击区域使用高斯核函数添加形变扰动。此外，HiT-ADV 可扩展至物理攻击。我们提出通过采用良性重采样和良性刚性变换，可以在几乎不牺牲不可感知性的情况下进一步增强物理对抗强度。大量实验验证了我们的方法在数字和物理空间中对抗性和不可感知性方面的优越性。我们的代码可在 https://github.com/TRLou/HiT-ADV 获取。
引用
@article{arxiv.2403.05247,
title = {Hide in Thicket: Generating Imperceptible and Rational Adversarial Perturbations on 3D Point Clouds},
author = {Tianrui Lou and Xiaojun Jia and Jindong Gu and Li Liu and Siyuan Liang and Bangyan He and Xiaochun Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.05247},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CVPR 2024