LocalStyleFool: 区域视频风格转移攻击使用分段模型
提出了 LocalStyleFool 这种基于局部风格转换的黑盒视频对抗攻击方法,通过对视频中的不同区域进行风格转换的扰动来提高每帧和每帧之间的真实性,并通过 Segment Anything Model (SAM) 的细致分割来提高高分辨率数据下对抗性攻击的可扩展性。
本文介绍了一种名为LogoStyleFool的新型攻击框架,通过在干净的视频中添加图标来解决视频自然性和检测问题,并通过分阶段和优化来解决基于补丁的视频攻击的局限性。实验证明,LogoStyleFool在攻击性能和语义保留方面优于其他方法,并且对抗防御方法时仍然有效。