[論文レビュー] Reversible Adversarial Attack based on Reversible Image Transformation

Zhaoxia Yin, Hua Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2019

Advanced Image Processing Techniques被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、元の画像を完全に再構築可能であり、高い画像品質を維持することができる、再帰的画像変換（RIT）を用いた可逆な敵対的攻撃手法を提案する。敵対的摂動をデータ隠し技術ではなくRITを用いて埋め込むことで、摂動の大きさに関係なく目立たない歪みとスケーラブルな攻撃強度を実現し、従来のRAE手法に比べて画像品質および耐性の両面で優れている。

ABSTRACT

In order to prevent illegal or unauthorized access of image data such as human faces and ensure legitimate users can use authorization-protected data, reversible adversarial attack technique is rise. Reversible adversarial examples (RAE) get both attack capability and reversibility at the same time. However, the existing technique can not meet application requirements because of serious distortion and failure of image recovery when adversarial perturbations get strong. In this paper, we take advantage of Reversible Image Transformation technique to generate RAE and achieve reversible adversarial attack. Experimental results show that proposed RAE generation scheme can ensure imperceptible image distortion and the original image can be reconstructed error-free. What's more, both the attack ability and the image quality are not limited by the perturbation amplitude.

研究の動機と目的

• 摂動が大きい場合に画像歪みや回復不良を引き起こす既存の可逆な敵対的攻撃手法の限界を解消すること。
• 摂動の振幅に依存せず、強力な攻撃能力と完全な画像再構築を両立できる可逆な敵対的例（RAE）を実現すること。
• 可逆的データ隠し（RDH）に基づくRAE手法のペイロード制限を克服するため、再帰的画像変換（RIT）を活用すること。
• 敵対的例における攻撃成功確率、画像視認性、再構築可能性のバランスを改善すること。
• 顔など機微な画像データの保護を実現しつつ、承認されたシステムが元のコンテンツを復元できる実用的ソリューションを提供すること。

提案手法

• 本手法は、敵対的例をターゲット画像とみなして、再帰的画像変換（RIT）を用い、元の画像を可逆的に埋め込む。
• RITにより、補助情報（例：元の画像データ）を安定的かつ低影響で埋め込むことができ、摂動の大きさに依存しない。
• RAE上でRITプロセスを逆方向に実行することで、元の画像を誤差なしに回復可能である。
• 従来の可逆的データ埋め込み（RDE）のペイロード制限を回避するため、摂動信号の埋め込みと補助情報の埋め込みを分離している。
• RITが摂動の振幅に比例して歪みを増大させないため、画像品質を高い水準に維持している。
• 本手法はホワイトボックスおよびブラックボックス攻撃設定をサポートしており、IFGSM や C&W といった標準的手法を用いて敵対的摂動を生成している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再帰的画像変換（RIT）は、高い画像品質と完全な再構築を実現する可逆な敵対的例（RAE）を構築するために効果的に利用可能か？
• RQ2 摂動の振幅が変化する条件下で、RITベースのRAEはRDEベースのRAEと比べて画像歪みと攻撃耐性の面で優れているか？
• RQ3 従来のRAE手法がペイロード制限に縛られるのとは異なり、本手法は摂動強度が増大しても高い攻撃性能を維持できるか？
• RQ4 RITにおける補助情報のオーバーヘッドは、摂動ベースの埋め込みと比較して攻撃成功確率にどの程度影響を与えるか？
• RQ5 本手法のRITベースのRAEフレームワークは、既存手法と比較して攻撃能力、画像品質、再構築可能性のトレードオフをより良く実現できるか？

主な発見

• IFGSM（ε=4/225）条件下で、提案手法はPSNR 30.81 dBを達成し、LiuらのRDEベース手法（22.64 dB）を顕著に上回った。
• より強い摂動（ε=8/225）でも、提案手法はPSNR 27.59 dBを維持したのに対し、Liuらの手法は21.93 dBにとどまり、画像品質の優位性が明確に示された。
• C&W_L2攻撃（κ=100）では、提案手法がPSNR 32.13 dBを達成したのに対し、Liuらの手法は22.57 dBであった。これは最小限の歪みを示している。
• DeepFool攻撃設定では、提案手法のRAEが35.48 dBのPSNRを達成した。これは、Liuらの手法が元の画像と敵対的画像の比較で40.24 dBを記録したのと比較して、全体的な品質保持性が優れていることを示している。
• RDEベース手法とは異なり、本手法は画像品質の劣化や再構築失敗を伴わず、大きな摂動を許容できる。
• 攻撃成功確率は摂動の振幅に制限されず、安定的な補助情報埋め込みにより、強い摂動でも高い攻撃成功確率を達成している。