面向骨骼動(dòng)作識別的優(yōu)化梯度感知對抗攻擊方法

摘要： 基于骨骼的動(dòng)作識別模型被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、行為監(jiān)測和動(dòng)作分析等領(lǐng)域。一些研究表明,這些模型容易受到對抗攻擊,引發(fā)了一系列安全漏洞和隱私問題。雖然現(xiàn)有攻擊方法在白盒攻擊下能夠取得較高的成功率,但是這些方法都需要攻擊者獲得模型的全部參數(shù),這在現(xiàn)實(shí)場景中不易實(shí)現(xiàn),且在黑盒攻擊下的可遷移性較差。為了解決上述問題,文章提出一種面向骨骼動(dòng)作識別的優(yōu)化梯度感知對抗攻擊方法 NAG-PA。該... （共10頁）