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#108
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群深層学習によるクラス分類が悪意のあるデータセットに対して脆弱であることを指摘，点群データセットに対して少数の摂動を与えた点群を挿入するバックドア攻撃が行えることを示した．このような攻撃はサンプリングによって摂動された点の影響を抑える従来の対策では対処が難しいことも指摘している．
新規性
点群深層学習にたいしてバックドア攻撃が行えることを具体的な攻撃方法を示すことで紹介し，その場合の挙動について報告した．従来の敵対的サンプルによる攻撃に対してはサンプリングすることで対処できることが知られていたが，バックドア攻撃の場合にはこの方針では対応が難しいこと示した．
結果
ModelNet40，KITTIで攻撃用のサンプルを生成・あらかじめ学習したモデル（PointNet，PointNet++，DGCNN）で検証．適切に空間的に配置することで攻撃できることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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