자율 주행 차량과 감시 시스템과 같은 안전 중요 분야에서의 딥러닝 기술의 발전은 이러한 기술들이 적대적 공격에 대해 보호해야 할 긴급성을 강조한다. 물리적 적대적 공격은 객체의 외형에 구체적 변형을 가함으로써 컴퓨터 비전 모델의 잘못된 해석을 유발할 수 있는 실질적이고 중대한 위협을 제시한다. 이 논문은 물리적 적대적 위장을 생성하기 위한 방법론을 개발하고 이 분야의 이해를 심화시키기 위한 포괄적인 예비 사항을 제공함으로써 이 중대한 문제를 보여준다.
연구는 두 가지 상호 연결된 목표에 기반한다. 첫 번째 목표는 기존 ...
자율 주행 차량과 감시 시스템과 같은 안전 중요 분야에서의 딥러닝 기술의 발전은 이러한 기술들이 적대적 공격에 대해 보호해야 할 긴급성을 강조한다. 물리적 적대적 공격은 객체의 외형에 구체적 변형을 가함으로써 컴퓨터 비전 모델의 잘못된 해석을 유발할 수 있는 실질적이고 중대한 위협을 제시한다. 이 논문은 물리적 적대적 위장을 생성하기 위한 방법론을 개발하고 이 분야의 이해를 심화시키기 위한 포괄적인 예비 사항을 제공함으로써 이 중대한 문제를 보여준다.
연구는 두 가지 상호 연결된 목표에 기반한다. 첫 번째 목표는 기존 3D 시뮬레이터에서의 미분 불가 문제를 해결하는 새로운 뉴럴 렌더러를 개발하는 것이다. 이 혁신은 화이트박스 공격프레임워크에서 적대적 텍스처를 최적화하는 데 중요하며, 최적화 파이프라인에서 정확하고 사실적인 장면을 사용할 수 있게 한다.
두 번째 목표는 적대적 텍스처를 생성하기 위한 두 가지 정교한 프레임워크를 수립하는 것이다. 이 프레임워크들은 이전에 개발된 뉴럴 렌더러를 활용하고 공격의 효과를 높이기 위해 새로운 손실 함수와 모듈을 도입한다. 그들의 목표는 다양한 조건과 모델에 걸쳐 보편적으로 효과적인 텍스처를 생산하는 것으로, 이러한 적대적 기술의 다재다능성과 잠재적 위협을 모두 보여준다.
이 논문은 총체적으로 적대적 기계 학습 분야에 중요한 기여를 한다. 물리적 적대적 위장을 위한 혁신적인 방법뿐만 아니라 AI 시스템의 취약점을 강조하며, 중요한 응용 분야에서 강화된 AI 보안의 필요성을 강조한다.
자율 주행 차량과 감시 시스템과 같은 안전 중요 분야에서의 딥러닝 기술의 발전은 이러한 기술들이 적대적 공격에 대해 보호해야 할 긴급성을 강조한다. 물리적 적대적 공격은 객체의 외형에 구체적 변형을 가함으로써 컴퓨터 비전 모델의 잘못된 해석을 유발할 수 있는 실질적이고 중대한 위협을 제시한다. 이 논문은 물리적 적대적 위장을 생성하기 위한 방법론을 개발하고 이 분야의 이해를 심화시키기 위한 포괄적인 예비 사항을 제공함으로써 이 중대한 문제를 보여준다.
연구는 두 가지 상호 연결된 목표에 기반한다. 첫 번째 목표는 기존 3D 시뮬레이터에서의 미분 불가 문제를 해결하는 새로운 뉴럴 렌더러를 개발하는 것이다. 이 혁신은 화이트박스 공격 프레임워크에서 적대적 텍스처를 최적화하는 데 중요하며, 최적화 파이프라인에서 정확하고 사실적인 장면을 사용할 수 있게 한다.
두 번째 목표는 적대적 텍스처를 생성하기 위한 두 가지 정교한 프레임워크를 수립하는 것이다. 이 프레임워크들은 이전에 개발된 뉴럴 렌더러를 활용하고 공격의 효과를 높이기 위해 새로운 손실 함수와 모듈을 도입한다. 그들의 목표는 다양한 조건과 모델에 걸쳐 보편적으로 효과적인 텍스처를 생산하는 것으로, 이러한 적대적 기술의 다재다능성과 잠재적 위협을 모두 보여준다.
이 논문은 총체적으로 적대적 기계 학습 분야에 중요한 기여를 한다. 물리적 적대적 위장을 위한 혁신적인 방법뿐만 아니라 AI 시스템의 취약점을 강조하며, 중요한 응용 분야에서 강화된 AI 보안의 필요성을 강조한다.
The rise of deep learning in safety-critical domains like autonomous vehicles and surveillance systems has underscored the urgency of protecting these technologies against adversarial attacks. Physical adversarial attacks, which involve tangible modifications to an object's appearance, present a pra...
The rise of deep learning in safety-critical domains like autonomous vehicles and surveillance systems has underscored the urgency of protecting these technologies against adversarial attacks. Physical adversarial attacks, which involve tangible modifications to an object's appearance, present a practical and significant threat since they can induce misinterpretation of computer vision models. This dissertation demonstrates this critical issue by developing methodologies for generating physical adversarial camouflage and providing comprehensive preliminaries to deepen the understanding of the field.
The research is anchored in two interconnected goals. The first is developing a novel Neural Renderer, addressing the challenge of non-differentiability in legacy 3D simulators. This innovation is crucial for optimizing adversarial textures in a white-box attack framework, enabling the use of accurate and photo-realistic scenes in the optimization pipeline.
The second goal involves formulating two sophisticated frameworks for generating adversarial textures. These frameworks leverage the previously developed Neural Renderer and introduce new loss functions and modules to enhance attack effectiveness. Their aim is to produce universally effective textures across various conditions and models, demonstrating both the versatility and potential threats of such adversarial techniques.
Collectively, this dissertation makes a significant contribution to the field of adversarial machine learning. It not only presents innovative methods for physical adversarial camouflage but also highlights the vulnerabilities in AI systems, emphasizing the urgent need for enhanced AI security in critical applications.
The rise of deep learning in safety-critical domains like autonomous vehicles and surveillance systems has underscored the urgency of protecting these technologies against adversarial attacks. Physical adversarial attacks, which involve tangible modifications to an object's appearance, present a practical and significant threat since they can induce misinterpretation of computer vision models. This dissertation demonstrates this critical issue by developing methodologies for generating physical adversarial camouflage and providing comprehensive preliminaries to deepen the understanding of the field.
The research is anchored in two interconnected goals. The first is developing a novel Neural Renderer, addressing the challenge of non-differentiability in legacy 3D simulators. This innovation is crucial for optimizing adversarial textures in a white-box attack framework, enabling the use of accurate and photo-realistic scenes in the optimization pipeline.
The second goal involves formulating two sophisticated frameworks for generating adversarial textures. These frameworks leverage the previously developed Neural Renderer and introduce new loss functions and modules to enhance attack effectiveness. Their aim is to produce universally effective textures across various conditions and models, demonstrating both the versatility and potential threats of such adversarial techniques.
Collectively, this dissertation makes a significant contribution to the field of adversarial machine learning. It not only presents innovative methods for physical adversarial camouflage but also highlights the vulnerabilities in AI systems, emphasizing the urgent need for enhanced AI security in critical applications.
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