Adversarial Infrared Geometry: Using Geometry to Perform Adversarial Attack against Infrared Pedestrian Detectors

要約

現在、赤外線イメージング技術は広く使用されており、赤外線物体検出技術が急速に注目を集めています。
これまでの研究では赤外線物体検出器に対する物理的攻撃が詳しく調査されてきましたが、これらの技術の実装は依然として複雑です。
たとえば、一部のアプローチでは、攻撃を実行するための摂動として電球ボードや赤外線 QR スーツの使用が必要ですが、これにはコストのかかる最適化と煩雑な展開プロセスが必要です。
他の方法論には、最適化費用と知覚の問題を犠牲にしてでも、赤外線攻撃のための物理的摂動として不規則なエアロゲルを利用することが含まれます。
この研究では、Adversarial Infrared Geometry (\textbf{AdvIG}) と呼ばれる新しい赤外線物理攻撃を提案します。これは、多様な幾何学的形状 (線、三角形、楕円) をモデル化し、粒子を使用して物理パラメータを最適化することにより、効率的なブラックボックス クエリ攻撃を促進します。
群最適化 (PSO)。
AdvIG の有効性、ステルス性、堅牢性を評価するために、広範な実験が行われています。
デジタル攻撃実験では、線、三角形、楕円パターンの攻撃成功率はそれぞれ 93.1\%、86.8\%、100.0\% に達し、平均クエリ時間はそれぞれ 71.7、113.1、2.57 で、効率が確認されました。
AdvIGの。
物理攻撃実験は、さまざまな距離での AdvIG の攻撃成功率を評価するために行われます。
平均して、線、三角形、楕円の攻撃成功率は、それぞれ 61.1\%、61.2\%、96.2\% です。
さらに、アブレーション実験、転移攻撃実験、敵対防御機構など、AdvIG を総合的に解析する実験が行われます。
デジタル環境と物理環境の両方におけるシンプルかつ効率的なブラックボックス攻撃としての私たちの手法の優れたパフォーマンスを考慮して、私たちは AdvIG に広く注目することを提唱します。

要約(オリジナル)

Currently, infrared imaging technology enjoys widespread usage, with infrared object detection technology experiencing a surge in prominence. While previous studies have delved into physical attacks on infrared object detectors, the implementation of these techniques remains complex. For instance, some approaches entail the use of bulb boards or infrared QR suits as perturbations to execute attacks, which entail costly optimization and cumbersome deployment processes. Other methodologies involve the utilization of irregular aerogel as physical perturbations for infrared attacks, albeit at the expense of optimization expenses and perceptibility issues. In this study, we propose a novel infrared physical attack termed Adversarial Infrared Geometry (\textbf{AdvIG}), which facilitates efficient black-box query attacks by modeling diverse geometric shapes (lines, triangles, ellipses) and optimizing their physical parameters using Particle Swarm Optimization (PSO). Extensive experiments are conducted to evaluate the effectiveness, stealthiness, and robustness of AdvIG. In digital attack experiments, line, triangle, and ellipse patterns achieve attack success rates of 93.1\%, 86.8\%, and 100.0\%, respectively, with average query times of 71.7, 113.1, and 2.57, respectively, thereby confirming the efficiency of AdvIG. Physical attack experiments are conducted to assess the attack success rate of AdvIG at different distances. On average, the line, triangle, and ellipse achieve attack success rates of 61.1\%, 61.2\%, and 96.2\%, respectively. Further experiments are conducted to comprehensively analyze AdvIG, including ablation experiments, transfer attack experiments, and adversarial defense mechanisms. Given the superior performance of our method as a simple and efficient black-box adversarial attack in both digital and physical environments, we advocate for widespread attention to AdvIG.

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