图谱域中的点云攻击：当三维几何遇上图信号处理

随着三维安全关键应用日益受到关注，点云学习模型已被证明易受对抗攻击。尽管现有三维攻击方法具有高成功率，但它们在数据点空间中进行逐点扰动，可能忽略几何特征。相反，我们从新视角——图谱域攻击提出点云攻击，旨在扰动谱域中的图变换系数以对应改变特定几何结构。具体地，利用图信号处理，我们首先通过图傅里叶变换（GFT）将点的坐标自适应地变换到谱域以实现紧凑表示。然后，我们分析不同谱带对几何结构的影响，并基于此提出通过可学习图谱滤波器扰动GFT系数。考虑到低频分量主要贡献于三维物体的粗略形状，我们进一步引入低频约束将扰动限制在难以察觉的高频分量内。最后，通过对扰动后的谱表示施以逆GFT变换回数据域，生成对抗点云。实验结果证明了所提攻击在不可察觉性与攻击成功率方面的有效性。