基于点到曲面场引导的点云不可察觉对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2024-12-30 v1 密码学与安全
摘要
对点云进行不可察觉的对抗攻击对于评估和提高 3D 深度学习模型的对抗鲁棒性至关重要。传统方法严格限制点位位移，导致在不可察觉性与对抗有效性之间难以取得平衡。本文指出，点云对抗攻击的不可察觉性不足源于偏离底层曲面的 deviation。为此，我们引入一种新型点到曲面（Point-to-Surface, P2S）场，通过将点位拉回其原始底层曲面来调整对抗扰动的方向。具体而言，我们使用去噪网络学习对数密度函数的梯度场，这一函数编码了形状的曲面，并在攻击期间应用基于距离的扰动方向调整，从而增强不可察觉性。广泛的实验表明，我们的 P2S 场引导下的对抗攻击在不可察觉性方面优于当前方法。
引用
@article{arxiv.2412.19015,
title = {Imperceptible Adversarial Attacks on Point Clouds Guided by Point-to-Surface Field},
author = {Keke Tang and Weiyao Ke and Weilong Peng and Xiaofei Wang and Ziyong Du and Zhize Wu and Peican Zhu and Zhihong Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19015},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ICASSP 2025