SPAA：基于投影仪的隐蔽对抗攻击深度图像分类器
计算机视觉与模式识别
2022-04-26 v3
摘要
基于光的对抗攻击利用空间增强现实(SAR)技术，通过可控光源（如投影仪）改变物理光照条件来欺骗图像分类器。与放置手工对抗物体的物理攻击相比，基于投影仪的攻击无需修改物理实体，并且可通过改变投影图案瞬时、动态地实施。然而，由于复杂的环境与投影-采集过程，细微的光照扰动不足以欺骗图像分类器。因此，现有方法聚焦于投射清晰可感知的对抗图案，而更有趣却更具挑战性的目标——隐蔽的基于投影仪的攻击——仍属空白。本文首次将该问题表述为端到端可微过程，并提出一种隐蔽基于投影仪的对抗攻击(SPAA)方案。在SPAA中，我们使用名为PCNet的深度神经网络近似真实投影-采集过程，然后将PCNet纳入基于投影仪攻击的优化中，使生成的对抗投影在物理上可行。最后，为生成既鲁棒又隐蔽的对抗投影，我们提出一种算法，利用最小扰动与对抗置信度阈值在对抗损失与隐蔽性损失优化间交替。实验评估表明，在目标与非目标攻击中，SPAA以更高攻击成功率和更强隐蔽性明显优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2012.05858,
title = {SPAA: Stealthy Projector-based Adversarial Attacks on Deep Image Classifiers},
author = {Bingyao Huang and Haibin Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05858},
year = {2022}
}