基于对抗红外网格的红外行人检测器多视角黑盒物理攻击
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v2 人工智能
摘要
虽然在可见光谱上存在大量关于物理对抗攻击的研究，但在红外光谱上的此类研究则有限。红外目标检测器是现代技术应用中至关重要的组件，但它们易受到对抗攻击的威胁，构成显著的安全风险。先前的研究使用类似灯泡阵列和氧化铝用于白盒攻击，或使用热和冷补丁用于黑盒攻击的物理扰动，往往不够实用或在多视角支持方面有限。为此，我们提出了对抗红外网格 (AdvGrid)，该方法以网格格式建模扰动，并使用遗传算法进行黑盒优化。这些扰动循环应用于行人衣物的不同部位，以便于对红外行人检测器进行多视角黑盒物理攻击。大量实验验证了 AdvGrid 的有效性、隐形性和鲁棒性。该方法在数字环境中的攻击成功率为 80.00%，在物理环境中的攻击成功率为 91.86%，优于基线方法。此外，对主流检测器的平均攻击成功率超过 50%，证明了 AdvGrid 的鲁棒性。我们的分析包括消融研究、传递攻击和对抗防御，确认了该方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2407.01168,
title = {Multi-View Black-Box Physical Attacks on Infrared Pedestrian Detectors Using Adversarial Infrared Grid},
author = {Kalibinuer Tiliwalidi and Chengyin Hu and Weiwen Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01168},
year = {2024}
}