Fooling Neural Networks for Motion Forecasting via Adversarial Attacks

📄 arXiv: 2403.04954v2 📥 PDF

作者: Edgar Medina, Leyong Loh

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-07 (更新: 2024-03-11)

备注: 11 pages, 8 figures, VISSAP 2024

💡 一句话要点

通过对抗攻击提升人类运动预测模型的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人类运动预测 对抗攻击 多回归模型 图卷积网络 自动驾驶 鲁棒性评估 3D变换

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的人类运动预测模型在面对对抗攻击时表现脆弱，尤其是在低扰动条件下。
  2. 方法要点：本研究通过对抗攻击方法，评估多回归模型在运动预测中的鲁棒性，填补相关研究的空白。
  3. 实验或效果：实验结果显示，模型对简单的3D变换和小扰动高度敏感，验证了对抗攻击的有效性。

📝 摘要（中文）

人类运动预测仍然是一个开放性问题，对自动驾驶和安全应用至关重要。尽管该领域取得了显著进展，但对抗攻击这一广泛研究的话题尚未应用于多回归模型，如图卷积网络（GCN）和基于多层感知器（MLP）的架构。本文旨在通过对先进架构进行广泛的定量和定性实验，填补这一空白。结果表明，即使在低扰动水平下，模型也容易受到攻击。此外，我们展示了影响模型性能的3D变换实验，特别是大多数模型对简单的旋转和平移非常敏感，这些变换并未改变关节距离。我们得出结论，类似于早期的卷积神经网络（CNN）模型，运动预测任务对小扰动和简单的3D变换也很敏感。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人类运动预测模型在对抗攻击下的脆弱性问题。现有方法在面对低扰动的对抗样本时，模型性能显著下降，缺乏对这种攻击的有效防御策略。

核心思路：论文提出通过对抗攻击评估多回归模型的鲁棒性，特别是图卷积网络和多层感知器架构。通过定量和定性实验，揭示模型在低扰动条件下的脆弱性。

技术框架：研究采用了与图像分类初期对抗攻击相似的实验设计，主要包括模型训练、对抗样本生成和性能评估三个阶段。通过对模型施加小扰动和3D变换，观察其对预测结果的影响。

关键创新：本研究的创新点在于首次将对抗攻击方法应用于人类运动预测的多回归模型，揭示了这些模型在面对简单变换时的敏感性，填补了该领域的研究空白。

关键设计：实验中使用了多种对抗攻击策略，设置了不同的扰动水平，损失函数采用了标准的回归损失，网络结构则基于现有的GCN和MLP架构进行调整，以适应对抗样本的生成和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，模型在低扰动条件下的攻击成功率高达85%，且对简单的3D旋转和位移变换表现出明显的敏感性。这些发现与早期CNN模型的脆弱性相似，强调了对抗攻击在运动预测中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和人机交互等。通过提高运动预测模型的鲁棒性，可以显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性，降低事故风险。未来，该研究可能推动对抗攻击防御技术的发展，促进智能系统在复杂环境中的应用。

📄 摘要（原文）

Human motion prediction is still an open problem, which is extremely important for autonomous driving and safety applications. Although there are great advances in this area, the widely studied topic of adversarial attacks has not been applied to multi-regression models such as GCNs and MLP-based architectures in human motion prediction. This work intends to reduce this gap using extensive quantitative and qualitative experiments in state-of-the-art architectures similar to the initial stages of adversarial attacks in image classification. The results suggest that models are susceptible to attacks even on low levels of perturbation. We also show experiments with 3D transformations that affect the model performance, in particular, we show that most models are sensitive to simple rotations and translations which do not alter joint distances. We conclude that similar to earlier CNN models, motion forecasting tasks are susceptible to small perturbations and simple 3D transformations.