基于水印化标志的查询高效视频对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2024-08-23 v1 密码学与安全
摘要
基于深度神经网络（DNN）的视频分类系统已在准确验证视频内容方面表现出色。然而，近期研究表明DNN对对抗样本极易受到攻击。因此，深入理解对抗攻击有助于应对紧急情况。在提高攻击性能方面，已提出许多基于风格迁移的攻击方法和基于贴片的攻击方法。然而，前者会带来不自然的全局颜色，而后者由于扰动空间的限制，难以实现针对性攻击。此外，与针对图像分类器的众多方法相比，视频对抗攻击仍不够流行。因此，为生成低预算的对抗样本并提高其逼真度，本文提出了一种新型黑盒视频攻击框架，称为水印化标志攻击（Stylized Logo Attack, SLA）。SLA包含三个步骤：第一步构建标志的风格参考集，这不仅使生成的示例更自然，而且在针对性攻击中携带更多目标类别特征；第二步采用强化学习（RL）确定标志在视频中的风格参考和位置参数，确保标志以最佳属性放置；第三步设计扰动优化以逐步提高误导率。充分的实验结果表明，SLA的性能优于当前最先进的方法，并且在应对各种防御方法时仍保持良好的欺骗效果。
引用
@article{arxiv.2408.12099,
title = {Query-Efficient Video Adversarial Attack with Stylized Logo},
author = {Duoxun Tang and Yuxin Cao and Xi Xiao and Derui Wang and Sheng Wen and Tianqing Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12099},
year = {2024}
}