AI Security for Geoscience and Remote Sensing: Challenges and Future Trends

要約

人工知能 (AI) の最近の進歩により、地球科学とリモート センシング (RS) 分野の研究が大幅に強化されました。
AI アルゴリズム、特に深層学習ベースのアルゴリズムが開発され、RS データ分析に広く適用されています。
AI の適用を成功させるには、超解像度、ノイズ除去、修復などの低レベルのビジョン タスクから、シーン分類、物体検出、セマンティック セグメンテーションなどの高レベルのビジョン タスクに至るまで、地球観測 (EO) ミッションのほぼすべての側面がカバーされます。
AI 技術により、研究者は地球をより正確に観察し、理解できるようになりますが、地球科学や RS タスクの多くは安全性が非常に重要であることを考慮すると、AI モデルの脆弱性と不確実性はさらに注意を払う必要があります。
このペーパーでは、地球科学および RS 分野における AI セキュリティの現在の開発をレビューし、敵対的攻撃、バックドア攻撃、フェデレーテッド ラーニング、不確実性、説明可能性という 5 つの重要な側面を取り上げます。
さらに、将来の研究のための洞察を提供するために、潜在的な機会と傾向について議論します。
著者の知る限り、この論文は地球科学および RS コミュニティにおける AI セキュリティ関連の研究を体系的にレビューする最初の試みです。
この活気に満ちた研究分野を前進させるために、利用可能なコードとデータセットも論文にリストされています。

要約(オリジナル)

Recent advances in artificial intelligence (AI) have significantly intensified research in the geoscience and remote sensing (RS) field. AI algorithms, especially deep learning-based ones, have been developed and applied widely to RS data analysis. The successful application of AI covers almost all aspects of Earth observation (EO) missions, from low-level vision tasks like super-resolution, denoising and inpainting, to high-level vision tasks like scene classification, object detection and semantic segmentation. While AI techniques enable researchers to observe and understand the Earth more accurately, the vulnerability and uncertainty of AI models deserve further attention, considering that many geoscience and RS tasks are highly safety-critical. This paper reviews the current development of AI security in the geoscience and RS field, covering the following five important aspects: adversarial attack, backdoor attack, federated learning, uncertainty and explainability. Moreover, the potential opportunities and trends are discussed to provide insights for future research. To the best of the authors’ knowledge, this paper is the first attempt to provide a systematic review of AI security-related research in the geoscience and RS community. Available code and datasets are also listed in the paper to move this vibrant field of research forward.

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