定向失配对抗攻击：以花查询却检索出塔
计算机视觉与模式识别
2019-08-28 v1
摘要
访问在线视觉搜索引擎意味着共享用户的隐私内容——查询图像。我们引入基于深度学习的检索系统的定向失配攻击概念，以生成对抗图像来隐藏查询图像。所生成的图像看起来与用户预期的查询毫无相似之处，却导致相同或非常相似的检索结果。将攻击迁移到完全未见的网络具有挑战性。我们通过为对抗图像构建设计各种损失函数，展示了对部分未知系统的成功攻击。这些损失函数包括例如针对检索系统未知全局池化操作或未知输入分辨率的损失函数。我们在标准检索基准上评估了这些攻击，并比较了使用原始图像与对抗图像检索到的结果。
引用
@article{arxiv.1908.09163,
title = {Targeted Mismatch Adversarial Attack: Query with a Flower to Retrieve the Tower},
author = {Giorgos Tolias and Filip Radenovic and Ondřej Chum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09163},
year = {2019}
}