Motgångar innebär att lägga, små, ofta omärkliga, perturbationer till ingångar med målet att få en maskin lärande modell att missklassificera dem. Medan många olika kontradiktoriska attackstrategier har föreslagits på bildklassificeringsmodeller, objektdetektering pipelines har varit mycket svårare att bryta. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att skapa kontradiktoriska exempel genom att lösa ett begränsat optimeringsproblem med hjälp av ett kontradiktoriskt generatornätverk. Vår strategi är snabb och skalbar, kräver bara en framfart genom vårt utbildade generatornätverk för att skapa ett kontradiktoriskt prov. Till skillnad från i många attackstrategier visar vi att samma utbildade generator är kapabel att attackera nya bilder utan att uttryckligen optimera på dem. Vi utvärderar vår attack på en tränad Snabbare R-CNN ansiktsdetektor på den beskärda 300-W ansiktsdatauppsättningen där vi lyckas minska antalet upptäckta ansikten till 0,5% av alla ursprungligen upptäckta ansikten. I ett annat experiment, även på 300-W, visar vi robustheten av vår attack till en JPEG-komprimeringsbaserad försvar typisk JPEG-komprimeringsnivå på 75% minskar effektiviteten av vår attack från endast 0,5% av upptäckta ansikten till en blygsam 5,0%.
Bose m.fl. REF angriper också framgångsrikt Faster-RCNN med kontradiktoriska exempel som skapats från deras föreslagna kontradiktoriska generatornätverk genom att lösa ett begränsat optimeringsproblem.
Adversarial Attacks on Face Detectors Using Neural Net Based Constrained Optimization
{'venue': '2018 IEEE 20th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP)', 'journal': '2018 IEEE 20th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}