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CloudFort: 通过空间划分和集成预测提高 3D 点云分类的鲁棒性对抗后门攻击
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了两种针对三维点云的后门攻击方法：有毒标签和干净标签后门攻击，成功率分别为95%和50%。同时，介绍了MirrorAttack和PointCert等防御框架，提升了模型的鲁棒性，并验证了其在对抗攻击中的有效性。
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关键要点
- 提出了两种针对三维点云的后门攻击方法：有毒标签后门攻击和干净标签后门攻击。
- 有毒标签后门攻击的成功率高达95%，而干净标签后门攻击的成功率约为50%。
- MirrorAttack是一种新颖有效的3D后门攻击方法，使用自编码器在干净的点云中嵌入触发器，保证触发器的不可察觉性。
- PointCert是一个通用框架，可以将任何分类器转变为抗击对抗点云攻击的验证型分类器，显示出优于现有认证防御技术的鲁棒性。
- PointGuard防御方法通过创建多个随机子集采样的点云来预测原始点云的标签，具有预算效率并在多个基准数据集上验证了其有效性。
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延伸问答
有毒标签后门攻击的成功率是多少？
有毒标签后门攻击的成功率高达95%。
干净标签后门攻击的成功率如何？
干净标签后门攻击的成功率约为50%。
MirrorAttack是如何工作的？
MirrorAttack通过使用自编码器在干净的点云中嵌入触发器，保证触发器的不可察觉性。
PointCert框架的主要功能是什么？
PointCert是一个通用框架，可以将任何分类器转变为抗击对抗点云攻击的验证型分类器。
PointGuard防御方法的工作原理是什么？
PointGuard通过创建多个随机子集采样的点云来预测原始点云的标签，具有预算效率。
本文提出的攻击和防御方案有什么验证结果？
实验验证了攻击和防御框架在多个点云网络上的有效性。
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