Sparse adversarial attack via robust attack points selection

Yunjian Zhang

doi:10.1016/j.patcog.2026.113490

Sparse adversarial attack via robust attack points selection

2026-03-21

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.113490

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• 本文提出了一种针对处理360°图像的DNNs的新型攻击方法，采用透视到球面的转换策略。扰动在多视角平面上计算，并设计了一种启发式迁移方法将它们迁移到球面上。 • 在透视域中，基于鲁棒攻击点选择提出了一种通用的平面稀疏对抗攻击方法，具有搜索空间小和对基于变换的防御鲁棒性强的优点，为深度模型的鲁棒性提供了新的视角。 • 为找到用于发起攻击的鲁棒点，引入了一种平面鲁棒攻击点提取框架，并从数学上证明了攻击点与损失梯度的关系。

Keyword:

adversarial attack

360∘ images

robust attack points

deep neural networks

perspective-to-sphere transfer

Sparse adversarial attack via robust attack points selection

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