面向物理世界对抗攻击的实时鲁棒视频目标检测系统
计算机视觉与模式识别
2022-08-22 v1 硬件体系结构
密码学与安全
机器学习
摘要
基于 DNN 的视频目标检测（VOD）以日益增长的重要性和可观前景支撑着自动驾驶与视频监控行业。然而，对抗补丁攻击因其实用性、可行性与强大攻击效力，在实时视觉任务中引发巨大担忧。本工作提出 Themis，一种软硬件系统，用于防御实时鲁棒视频目标检测中的对抗补丁。我们观察到对抗补丁在微小区域中表现出极度局部化的表层特征重要性且预测非鲁棒，从而提出对抗区域检测算法以消除对抗效应。Themis 还提出系统性设计，通过消除冗余计算与内存传输高效支持该算法。实验结果表明，所提方法能以可忽略的硬件开销有效使系统从对抗攻击中恢复。
引用
@article{arxiv.2208.09195,
title = {Real-Time Robust Video Object Detection System Against Physical-World Adversarial Attacks},
author = {Husheng Han and Xing Hu and Kaidi Xu and Pucheng Dang and Ying Wang and Yongwei Zhao and Zidong Du and Qi Guo and Yanzhi Yang and Tianshi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09195},
year = {2022}
}