深度学习与空间一致性:对抗样本在语义分割中的影响与检测
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更新于2024-06-20
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"基于空间一致性信息的敌对样本语义分割"
本文主要探讨了深度神经网络(DNN)在语义分割任务中面临的一种安全隐患——敌对样本攻击。语义分割是一种计算机视觉任务,它需要将图像的每个像素分类到特定的类别中。然而,与图像分类任务不同,语义分割需要考虑像素间的空间一致性,即相邻像素通常具有相似的标签。DNN在处理这类任务时,由于空间一致性信息的缺失,可能会更容易受到敌对样本的影响。
作者指出,尽管DNN在诸如语音识别、图像分类等任务上表现出色,但其对敌对样本的脆弱性已引起广泛关注。这些敌对样本通过添加微小的、难以察觉的扰动,能够误导DNN做出错误的预测。在语义分割中,由于模型通常依赖于扩张卷积和多尺度处理等技术来捕捉空间信息,因此敌对样本的构建需要更复杂的策略。
文章的核心贡献在于提出利用空间一致性信息来检测敌对样本。研究发现,即便攻击者能够适应模型并构造强对抗性样本,空间一致性仍可作为检测敌对样本的有力工具。此外,作者还发现,针对语义分割的敌对样本在不同模型之间的转移性较低,与分类任务中常见的可转移性现象形成鲜明对比,这为理解和防御此类攻击提供了新视角。
文章进一步讨论了白盒和黑盒攻击的概念,其中黑盒攻击在无法获取目标模型内部信息的情况下依然能够实施,而可转移性在分类任务中是敌对样本的重要特征。然而,这一特性在语义分割任务中并不普遍,这为开发针对语义分割任务的特定防御策略提供了理论依据。
这篇研究强调了对抗性样本在语义分割中的特殊挑战,并提出了空间一致性信息在检测和防御这些攻击中的潜在作用。未来的研究可能将集中在如何利用这一发现来增强DNN在语义分割任务中的鲁棒性,以及设计更有效的防御机制来抵御敌对样本的攻击。同时,这也为深入理解DNN的内在弱点和优化模型安全性提供了新的思考方向。
2021-08-08 上传
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