Black-box Attack against Self-supervised Video Object Segmentation Models with Contrastive Loss
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning models have been proven to be susceptible to malicious adversarial attacks, which manipulate input images to deceive the model into making erroneous decisions. Consequently, the threat posed to these models serves as a poignant reminder of the necessity to focus on the model security of object segmentation algorithms based on deep learning. However, the current landscape of research on adversarial attacks primarily centers around static images, resulting in a dearth of studies on adversarial attacks targeting Video Object Segmentation (VOS) models. Given that a majority of self-supervised VOS models rely on affinity matrices to learn feature representations of video sequences and achieve robust pixel correspondence, our investigation has delved into the impact of adversarial attacks on self-supervised VOS models. In response, we propose an innovative black-box attack method incorporating contrastive loss. This method induces segmentation errors in the model through perturbations in the feature space and the application of a pixel-level loss function. Diverging from conventional gradient-based attack techniques, we adopt an iterative black-box attack strategy that incorporates contrastive loss across the current frame, any two consecutive frames, and multiple frames. Through extensive experimentation conducted on the DAVIS 2016 and DAVIS 2017 datasets using three self-supervised VOS models and one unsupervised VOS model, we unequivocally demonstrate the potent attack efficiency of the black-box approach. Remarkably, theJ&Fmetric value experiences a significant decline of up to 50.08% post-attack.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».