检测器崩溃:向目标检测注入后门,导致灾难性超载或盲目

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本文介绍了一种专门针对目标检测的全新后门攻击范式:Detector Collapse (DC),通过引入 Sponge 和 Blinding 两种创新的攻击方案,利用自然物体进行毒化,实现在真实环境中作为实用的后门攻击,显著提高了攻击效果。

我们提出了一种名为对象变换攻击(SSL-OTA)的后门攻击方法,适用于自我监督学习场景下的对象检测任务。该方法包括数据毒化攻击(NA)和双源混合攻击(DSBA),并在基准数据集上进行了实验证明其有效性和实用性。这为基于自我监督学习的对象检测提供了新的视角。

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