Physical Adversarial(물리적 적)란 무엇입니까?
Physical Adversarial 물리적 적 - Finally, we demonstrate further that physical adversarial examples can easily mislead commercial recognition algorithms, e. [1] Deep neural networks, particularly face recognition models, have been shown to be vulnerable to both digital and physical adversarial examples. [2] In this paper, we propose a robust and natural physical adversarial example attack method targeting object detectors under real-world conditions, which is more challenging than targeting image classifiers. [3] To this end, we delve into the issue of patch rationality, and propose some indicators for evaluating the rationality of physical adversarial patches. [4] This paper demonstrates the theoretical and practical possibility of deliberate physical adversarial attacks against deep learning perception systems in general, with a focus on safety-critical driver assistance applications such as traffic sign classification in particular. [5] However, DNN-based object detectors are shown to be vulnerable to physical adversarial attacks. [6] For commercial voice control devices, we propose NI-Occam, the first non-interactive physical adversarial attack, where the adversary does not need to query the oracle and has no access to its internal information and training data. [7] In traffic sign recognition, previous physical adversarial attacks were mainly based on stickers or graffity on the sign’s surface. [8] In particular, we demonstrate physical adversarial examples—eyeglass frames designed to fool face recognition—with better robustness, inconspicuousness, and scalability than previous approaches, as well as a new attack to fool a handwritten-digit classifier. [9] We show that end-to-end learning of communication systems through deep neural network autoencoders can be extremely vulnerable to physical adversarial attacks. [10]마지막으로 물리적 적대 사례가 상업적 인식 알고리즘을 쉽게 오도할 수 있음을 추가로 보여줍니다. [1] 심층 신경망, 특히 얼굴 인식 모델은 디지털 및 물리적 적대 사례 모두에 취약한 것으로 나타났습니다. [2] 이 논문에서는 이미지 분류기를 대상으로 하는 것보다 더 어려운 실제 조건에서 객체 감지기를 대상으로 하는 강력하고 자연스러운 물리적 적대적 예시 공격 방법을 제안합니다. [3] 이를 위해 우리는 패치 합리성 문제를 탐구하고 물리적 적대 패치의 합리성을 평가하기 위한 몇 가지 지표를 제안한다. [4] 이 백서는 특히 교통 표지 분류와 같은 안전에 중요한 운전자 지원 응용 프로그램에 중점을 두고 일반적으로 딥 러닝 인식 시스템에 대한 의도적인 물리적 적대 공격의 이론적 및 실제 가능성을 보여줍니다. [5] 그러나 DNN 기반 개체 탐지기는 물리적 적대적 공격에 취약한 것으로 나타났습니다. [6] 상용 음성 제어 장치의 경우, 우리는 최초의 비대화형 물리적 적대 공격인 NI-Occam을 제안합니다. 이 공격에서는 적이 오라클에 쿼리할 필요가 없고 내부 정보 및 교육 데이터에 액세스할 수 없습니다. [7] 교통 표지 인식에서 이전의 물리적 적대적 공격은 주로 표지판 표면의 스티커나 그래피티를 기반으로 했습니다. [8] 특히, 우리는 이전 접근 방식보다 더 강력하고 눈에 띄지 않으며 확장성이 뛰어나고 손으로 쓴 숫자 분류기를 속이는 새로운 공격으로 얼굴 인식을 속이도록 설계된 안경테와 같은 물리적 적대 사례를 시연합니다. [9] 우리는 심층 신경망 자동 인코더를 통한 통신 시스템의 종단 간 학습이 물리적 적대 공격에 극도로 취약할 수 있음을 보여줍니다. [10]
physical adversarial attack 물리 적 공격
This paper demonstrates the theoretical and practical possibility of deliberate physical adversarial attacks against deep learning perception systems in general, with a focus on safety-critical driver assistance applications such as traffic sign classification in particular. [1] However, DNN-based object detectors are shown to be vulnerable to physical adversarial attacks. [2] For commercial voice control devices, we propose NI-Occam, the first non-interactive physical adversarial attack, where the adversary does not need to query the oracle and has no access to its internal information and training data. [3] In traffic sign recognition, previous physical adversarial attacks were mainly based on stickers or graffity on the sign’s surface. [4] We show that end-to-end learning of communication systems through deep neural network autoencoders can be extremely vulnerable to physical adversarial attacks. [5]이 백서는 특히 교통 표지 분류와 같은 안전에 중요한 운전자 지원 응용 프로그램에 중점을 두고 일반적으로 딥 러닝 인식 시스템에 대한 의도적인 물리적 적대 공격의 이론적 및 실제 가능성을 보여줍니다. [1] 그러나 DNN 기반 개체 탐지기는 물리적 적대적 공격에 취약한 것으로 나타났습니다. [2] 상용 음성 제어 장치의 경우, 우리는 최초의 비대화형 물리적 적대 공격인 NI-Occam을 제안합니다. 이 공격에서는 적이 오라클에 쿼리할 필요가 없고 내부 정보 및 교육 데이터에 액세스할 수 없습니다. [3] 교통 표지 인식에서 이전의 물리적 적대적 공격은 주로 표지판 표면의 스티커나 그래피티를 기반으로 했습니다. [4] 우리는 심층 신경망 자동 인코더를 통한 통신 시스템의 종단 간 학습이 물리적 적대 공격에 극도로 취약할 수 있음을 보여줍니다. [5]
physical adversarial example 물리적 적의 예
Finally, we demonstrate further that physical adversarial examples can easily mislead commercial recognition algorithms, e. [1] Deep neural networks, particularly face recognition models, have been shown to be vulnerable to both digital and physical adversarial examples. [2] In this paper, we propose a robust and natural physical adversarial example attack method targeting object detectors under real-world conditions, which is more challenging than targeting image classifiers. [3] In particular, we demonstrate physical adversarial examples—eyeglass frames designed to fool face recognition—with better robustness, inconspicuousness, and scalability than previous approaches, as well as a new attack to fool a handwritten-digit classifier. [4]마지막으로 물리적 적대 사례가 상업적 인식 알고리즘을 쉽게 오도할 수 있음을 추가로 보여줍니다. [1] 심층 신경망, 특히 얼굴 인식 모델은 디지털 및 물리적 적대 사례 모두에 취약한 것으로 나타났습니다. [2] 이 논문에서는 이미지 분류기를 대상으로 하는 것보다 더 어려운 실제 조건에서 객체 감지기를 대상으로 하는 강력하고 자연스러운 물리적 적대적 예시 공격 방법을 제안합니다. [3] 특히, 우리는 이전 접근 방식보다 더 강력하고 눈에 띄지 않으며 확장성이 뛰어나고 손으로 쓴 숫자 분류기를 속이는 새로운 공격으로 얼굴 인식을 속이도록 설계된 안경테와 같은 물리적 적대 사례를 시연합니다. [4]