Exploring adversarial robustness of JPEG AI: methodology, comparison and new methods

📄 arXiv: 2411.11795v1 📥 PDF

作者: Egor Kovalev, Georgii Bychkov, Khaled Abud, Aleksandr Gushchin, Anna Chistyakova, Sergey Lavrushkin, Dmitriy Vatolin, Anastasia Antsiferova

分类: eess.IV, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-11-18

💡 一句话要点

提出评估JPEG AI对抗鲁棒性的新方法，并进行大规模对比实验

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗鲁棒性 神经图像压缩 JPEG AI 对抗攻击 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. 现有神经图像压缩（NIC）鲁棒性研究不足，主要集中于开源编解码器和小范围攻击，缺乏对JPEG AI等实际应用标准的深入评估。
  2. 论文提出了一种新的NIC对抗鲁棒性评估方法，旨在更全面、有效地衡量神经图像压缩模型在面对恶意攻击时的性能表现。
  3. 通过大规模实验，论文首次评估了JPEG AI的对抗鲁棒性，并与其他NIC模型进行了对比，实验结果和代码已公开。

📝 摘要（中文）

神经网络的对抗鲁棒性是日益重要的研究领域，涵盖计算机视觉模型、大型语言模型（LLM）等。随着JPEG AI的发布——这是第一个端到端神经图像压缩（NIC）方法的标准——其鲁棒性问题变得至关重要。JPEG AI是首批嵌入消费设备的基于神经网络模型的国际实际应用之一。然而，关于NIC鲁棒性的研究仅限于开源编解码器和有限范围的攻击。本文提出了一种新的方法来衡量NIC对对抗攻击的鲁棒性。我们首次对JPEG AI的鲁棒性进行了大规模评估，并将其与其他NIC模型进行了比较。我们的评估结果和代码已在网上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经图像压缩（NIC）模型，特别是JPEG AI，在面对对抗攻击时的鲁棒性评估问题。现有研究主要集中于开源编解码器，且攻击类型有限，无法全面评估实际应用场景下NIC模型的安全性。JPEG AI作为首个端到端神经图像压缩国际标准，其鲁棒性直接关系到消费级设备的安全性与可靠性。

核心思路：论文的核心思路是设计一套完整的评估流程，包括选择合适的对抗攻击方法、构建大规模的测试数据集，以及定义合理的鲁棒性指标。通过系统性的实验，分析JPEG AI在不同攻击下的性能表现，并与其他NIC模型进行对比，从而揭示其潜在的安全风险。

技术框架：论文提出的评估框架主要包括以下几个阶段：1) 选择或设计合适的对抗攻击算法，例如FGSM、PGD等；2) 构建包含各种图像内容和质量的大规模测试数据集；3) 使用选定的对抗攻击算法生成对抗样本；4) 将原始图像和对抗样本输入到JPEG AI和其他NIC模型中进行压缩和解压缩；5) 评估解压缩后图像的质量和相似度，计算鲁棒性指标，例如PSNR、SSIM等；6) 对比不同模型在不同攻击下的鲁棒性表现。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次针对JPEG AI这一实际应用的神经图像压缩标准进行对抗鲁棒性评估；2) 提出了一个系统性的评估方法，可以用于评估各种NIC模型的鲁棒性；3) 构建了一个大规模的测试数据集，包含了各种图像内容和质量，更贴近实际应用场景。

关键设计：论文中对抗攻击算法的选择、测试数据集的构建、鲁棒性指标的定义等都是关键设计。对抗攻击算法需要具有一定的攻击强度，能够有效地欺骗NIC模型；测试数据集需要具有代表性，能够覆盖各种图像内容和质量；鲁棒性指标需要能够准确地反映NIC模型在面对对抗攻击时的性能表现。具体的参数设置、损失函数、网络结构等细节可能因不同的NIC模型和对抗攻击算法而有所不同，论文中应该会详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文首次对JPEG AI的对抗鲁棒性进行了大规模评估，并与其他NIC模型进行了对比。具体性能数据未知，但强调了评估结果和代码的公开性，表明研究具有可复现性和参考价值。通过实验，揭示了JPEG AI在面对对抗攻击时的潜在安全风险，为后续改进提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升神经图像压缩算法的安全性，尤其是在消费电子设备、图像存储和传输等领域。通过评估和改进JPEG AI等标准的对抗鲁棒性，可以有效防止恶意攻击，保障用户数据安全和系统稳定。未来，该研究方向有助于推动更安全、可靠的AI图像处理技术发展。

📄 摘要（原文）

Adversarial robustness of neural networks is an increasingly important area of research, combining studies on computer vision models, large language models (LLMs), and others. With the release of JPEG AI - the first standard for end-to-end neural image compression (NIC) methods - the question of its robustness has become critically significant. JPEG AI is among the first international, real-world applications of neural-network-based models to be embedded in consumer devices. However, research on NIC robustness has been limited to open-source codecs and a narrow range of attacks. This paper proposes a new methodology for measuring NIC robustness to adversarial attacks. We present the first large-scale evaluation of JPEG AI's robustness, comparing it with other NIC models. Our evaluation results and code are publicly available online (link is hidden for a blind review).