『』CVPR2020 | 对抗伪装：如何让AI怀疑人生( 二 )
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作为攻击者 ， 在确定了攻击目标的周边环境后 ， 攻击者可以通过自定义风格将攻击后的物体进行伪装 。 例如 ， 对交通指示牌的攻击可以随意伪装成：泥点、褪色或者雪渍等自然常见的样子：
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Figure6
在真实物理世界里 ， 这种伪装方式可以让对抗攻击以各种形态伪装在各种角落里 。
比如 ， 随意悬挂的一个交通指示牌 ， 其实是一个“理发店”（what??）：
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再比如 ， “树皮”也可以被识别为街道标识：
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作者还展示了这种伪装的另一个用途：保护个人隐私 。 例如在各种监控设备的场景下 ， 用户个人可以用定制具有对抗效果的T恤用于避免被深度学习加持监控设备追踪：
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Figure7.
当用户身穿这件经过特殊设计的T恤的图片被传到网上后 ， 也可以防止被google image search识别, 该方法也可以防止具有隐私内容的图片被AI工具自动抓取等 。 趣味性和安全性两不误！下图是Google Image Search的结果：斗牛犬！
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Figure8.
Reference：
[1] ChristianSzegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, IanGoodfellow, and Rob Fergus. Intriguing properties of neural networks. In ICLR,2013.
[2] TomB Brown, Dandelion Mane, Aurko Roy, Mart ′ ′?n Abadi, and Justin Gilmer.Adversarial patch. In NIPS Workshop, 2017
[3] IvanEvtimov, Kevin Eykholt, Earlence Fernandes, Tadayoshi Kohno, Bo Li, AtulPrakash, Amir Rahmati, and Dawn Song. Robust physical-world attacks on deeplearning models. In CVPR, 2018.
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