Även om kontradiktoriska prover av djupa neurala nätverk (DNN) har studerats intensivt på statiska bilder, deras förlängningar i videor aldrig utforskas. Jämfört med bilder, måste angripa en video överväga inte bara rumsliga ledtrådar men också timliga signaler. Dessutom bör perturbationer läggas till på så få ramar som möjligt för att förbättra omärkbarheten och minska beräkningskostnaden, d.v.s. adversariella perturbationer är tidsmässigt glesa. Detta motiverar vidare spridningen av perturbationer, vilket betecknar att perturbationer som läggs till på den nuvarande ramen kan överföras till nästa ramar via deras temporal växelverkan. Därför behövs inga (eller få) extra störningar för att dessa ramar ska missklassificera dem. I detta syfte föreslår vi den första white-box video attack metod, som använder en l2,1-norm baserad optimeringsalgoritm för att beräkna de glesa motgångar perturbationer för videor. Vi väljer åtgärdsigenkänningen som den målinriktade uppgiften, och nätverk med en CNN+RNN-arkitektur som hotmodeller för att verifiera vår metod. Tack vare spridningen kan vi beräkna perturbationer på en förkortad version video, och sedan anpassa dem till den långa versionen video för att lura DNNs. Experimentella resultat på UCF101-datauppsättningen visar att även om bara en bild i en video är störd, kan lura takten fortfarande nå 59,7%.
En l 2,1 -norm legalisering baserad optimeringsalgoritm är den första metoden som föreslås för att beräkna de glesa motstående perturbationer för videoigenkänning REF.
Sparse Adversarial Perturbations for Videos
{'venue': 'Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence', 'journal': 'Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}