用于深度神经网络对抗攻击的不可感知CMOS相机眩光
密码学与安全
2023-11-29 v1 机器学习
摘要
尽管深度神经网络性能卓越，它们仍易受对抗攻击。虽然数字域中存在许多不可见攻击，但大多数物理世界中的对抗攻击都是可见的。本文提出一种不可见的光学对抗攻击，利用光源对具有卷帘快门的CMOS相机进行眩光干扰。我们给出了在明视觉条件下使攻击光源完全不可见、同时充分干扰所捕获图像以欺骗应用于该图像的深度神经网络所需的条件。
引用
@article{arxiv.2311.16118,
title = {Imperceptible CMOS camera dazzle for adversarial attacks on deep neural networks},
author = {Zvi Stein and Adrian Stern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16118},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 10 figures