従来主に画像を対象として取り組まれていたBackdoor Attackを動画に拡張した点が新規性．Adversarial Examplesで従来使われていたテクニックや，攻撃したモデルがよりトリガーパターンに注目するようにするためにAdversarial Perturbationを加えるなど改善を加えている．

I3Dを用いてUCF-101やHMDB-51という動画データで行動認識する場合において，提案手法による攻撃を加えることで高い確率（80%強）で認識結果を誤らせることに成功．画像を対象として研究されていた従来手法ではほとんど攻撃に成功していなかった（成功率は数%程度）．

動画に対して適用できるように拡張していると言っても，時系列みたいなところを考慮した手法になってはいないように見える．