#719
summarized by : Keita Goto
Robust Superpixel-Guided Attentional Adversarial Attack

どんな論文か?

敵対的攻撃において、画像全体に摂動を加える手法や1ピクセルのみに摂動を加える手法がある。しかし、画像認識に対しては背景の影響は小さく画像全体に摂動を加える必要はないと考えられる。また、1ピクセルに対する摂動は画像の局所的な連続性を満たさないため、防衛手法に対して脆弱である。そこで、注目領域のスーパーピクセルに対して摂動を計算することによって、防衛手法に対する頑健性を獲得する。
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新規性

CAMにより画像クラス認識に寄与すると考えられる領域に対してのみ、敵対的摂動を計算する。

結果

ImageNetに対して従来手法と同程度以上の攻撃精度を達成した。また、ステガノグラフィを用いた検知手法に対して、従来手法では90%以上のサンプルが検知されるが、この手法では60%から80%程度にとどまっている。

その他(なぜ通ったか?等)