RFLA：物理世界中一种隐蔽的反射光对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2023-07-18 v1
摘要
针对深度神经网络（DNNs）的物理对抗攻击近来受到越来越多的关注。当前主流的物理攻击使用打印的对抗补丁或伪装来改变目标物体的外观。然而，这些方法生成的对抗图案十分显眼，隐蔽性较差。另一种可物理部署的攻击是光学攻击，其具有隐蔽性，但在日光与阳光照射下表现较弱。本文提出一种新颖的反射光攻击（RFLA），在数字与物理世界中均有效且隐蔽，其通过在特定形状的镜面前放置彩色透明塑料片和纸剪裁物，在目标物体上形成不同颜色的几何图形来实现。为实现这些目标，我们设计了一个基于圆的通用框架来建模目标物体上的反射光。具体而言，我们优化一个圆（由坐标和半径构成）以承载由优化角度决定的各种几何形状。几何形状的填充色及其对应透明度也被一并优化。我们在不同数据集和模型上广泛评估了RFLA的有效性。实验结果表明，所提方法在数字世界中对不同数据集和模型均达到超过99%的成功率。此外，我们利用阳光或手电筒在不同物理环境中验证了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2307.07653,
title = {RFLA: A Stealthy Reflected Light Adversarial Attack in the Physical World},
author = {Donghua Wang and Wen Yao and Tingsong Jiang and Chao Li and Xiaoqian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.07653},
year = {2023}
}