«Кислотные» стикеры сделали самолеты невидимыми для нейросетей

Ajaya Adhikari et al. arXiv.org, 2020
Исследователи из Нидерландов и Бельгии предложили заменять традиционный камуфляж для самолетов на аэродромах на небольшие относительно самолета тенты с нанесенными на них состязательными примерами — типом изображений, которые выглядят для человека как абстрактный набор фигур разных цветов, но для нейросети похож на объект определенного класса. Статья опубликована на arXiv.org.
У нейросетей есть фундаментальный недостаток, который потенциально можно использовать для умышленной атаки на них. Наиболее часто его наблюдают на примере алгоритмов распознавания и классификации. При работе с обычными изображениями, например, фотографиями животных, нейросеть адекватно распознает объекты на них. Однако для этой конкретной нейросетевой модели изображение с привычными для нее данными, к примеру, фотографию кота, можно немного изменить, после чего для человека она останется неотличимой от оригинала невооруженным взглядом, но для нейросети будет казаться совсем иной, например, фотографией слона. Учитывая, что нейросетевые алгоритмы применяются во все большем количестве областей, в том числе в беспилотных автомобилях, системах распознавания подозреваемых и даже в военной технике, исследователи считают состязательные примеры серьезной угрозой безопасности.
Состязательные примеры можно условно разделить на два основных класса: изображения с попиксельной заменой, годящиеся для атак в цифровом виде, и «стикеры» — небольшие самостоятельные изображения, в которых человек не может распознать никакой конкретный объект. Второй тип интересен тем, что его можно применять и вне цифровых устройств. К примеру, есть эксперименты, в которых авторы «скрывались» от систем распознавания лиц или обнаружения людей с помощью очков или плаката.
В новой работе исследователи под руководством Ажая Адхикари (Ajaya Adhikari) и Ричарда Ден Холландера (Richard den Hollander) из Нидерландской организации по прикладным научным исследованиям предложили использовать состязательные примеры как камуфляж для самолетов и другой военной техники, стоящей на аэродромах или других открытых пространствах.
Исследователи применили известный алгоритм обнаружения объектов YOLOv2 и классический метод подбора состязательного изображения. Сначала алгоритм берет спутниковый снимок самолетов и накладывает на каждый самолет это изображение. Поскольку цель исследования заключалась в разработке реально применимой системы, изображение предварительно случайным образом растягивали, масштабировали, поворачивали, а также добавляли шум и меняли контраст. В результате алгоритм получал снимок с наложенным на самолеты изображением, которое по своему виду было похоже на реальный объект, к примеру, тент, а не вставленный программным образом.
В конце 2018 года исследователи создали программное обеспечение, позволяющее вносить небольшие изменения в изображения и тестировать алгоритмы на корректную работу. Оказалось, что многие лидирующие нейросети можно обмануть простым поворотом объекта.
Григорий Копиев