Det har gjorts många ansträngningar för att angripa bildklassificeringsmodeller med motsträviga perturbationer, men samma ämne om videoklassificering har ännu inte studerats grundligt. Detta papper presenterar en ny idé om videobaserad attack, som bifogar några få dummy ramar (t.ex., innehåller texter av "tack för att titta") till ett videoklipp och sedan lägger kontrariska perturbationer endast på dessa nya ramar. Vår strategi har tre stora fördelar, nämligen en hög framgångsgrad, en låg märkbarhet och en stark förmåga att överföra över olika nätverk. Dessa fördelar kommer främst från den gemensamma dummy ram som driver alla prover mot gränsen för klassificering. Å andra sidan är sådana attacker lätt att dölja eftersom de flesta människor inte skulle märka abnormiteten bakom de störda videoklipp. Vi utför experiment på två populära datauppsättningar med sex toppmoderna videoklassificeringsmodeller, och visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är i scenariot med universella videoattacker.
REF föreslår att lägga till några dummyramar för att attackera olika nätverk genom att optimera speciellt utformad förlust.
Appending Adversarial Frames for Universal Video Attack
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}