保护 JPEG 图像免受对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2018-03-05 v1 图形学
摘要
随着深度神经网络（DNNs）已集成到关键系统中，人们开发了多种攻击这些系统的方法。这些对抗攻击对图像进行难以察觉的修改，从而欺骗 DNN 分类器。我们提出了一种自适应 JPEG 编码器，可防御许多此类攻击。通过实验，我们表明我们的方法在保持高视觉质量图像的同时，大大降低了最先进攻击的有效性。我们的算法仅需要适度的编码时间增加，生成可由现成 JPEG 解码器解压缩并由未修改分类器分类的压缩图像。
引用
@article{arxiv.1803.00940,
title = {Protecting JPEG Images Against Adversarial Attacks},
author = {Aaditya Prakash and Nick Moran and Solomon Garber and Antonella DiLillo and James Storer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00940},
year = {2018}
}
备注
Accepted to IEEE Data Compression Conference