AdvIRL: Reinforcement Learning-Based Adversarial Attacks on 3D NeRF Models

📄 arXiv: 2412.16213v1 📥 PDF

作者: Tommy Nguyen, Mehmet Ergezer, Christian Green

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CY, cs.GR, eess.IV

发布日期: 2024-12-18

备注: Accepted to The AAAI-25 Workshop on Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AdvIRL框架以解决3D NeRF模型的对抗攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 对抗攻击 3D生成模型 神经辐射场 强化学习 鲁棒性 黑箱攻击 视觉系统

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在2D视觉模型的对抗攻击，3D生成模型的脆弱性尚未得到充分研究，导致潜在风险未被重视。
  2. AdvIRL框架利用强化学习和即时神经图形原语生成对抗噪声，确保在多种3D变换下的鲁棒性，适用于黑箱攻击。
  3. 实验结果表明，AdvIRL能够在多种场景中实现高置信度的错误分类，展示了其在实际应用中的有效性和潜在风险。

📝 摘要（中文）

随着AI模型在关键应用中的广泛部署，它们面临着来自对抗攻击的重大风险。尽管2D视觉模型的对抗脆弱性已被广泛研究，但3D生成模型（如神经辐射场NeRF）的威胁仍未得到充分探索。本文提出了AdvIRL，一个基于强化学习的对抗NeRF模型生成框架。与以往方法不同，AdvIRL生成的对抗噪声在多种3D变换下保持鲁棒性，能够在现实场景中有效进行黑箱攻击。我们的研究在多种场景中进行了验证，从小物体（如香蕉）到大型环境（如灯塔）。值得注意的是，目标攻击实现了高置信度的错误分类，例如将香蕉标记为蛞蝓，将卡车标记为大炮，展示了对抗NeRF所带来的实际风险。此外，AdvIRL生成的对抗模型还可以作为对抗训练数据，以增强视觉系统的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D生成模型（如NeRF）在对抗攻击中的脆弱性，现有方法未能有效应对多种3D变换带来的挑战。

核心思路：AdvIRL框架通过强化学习生成对抗噪声，确保其在旋转和缩放等变换下的鲁棒性，从而实现有效的黑箱攻击。

技术框架：该框架包括对抗噪声生成模块、强化学习策略优化模块和多场景验证模块，整体流程通过不断迭代优化对抗效果。

关键创新：AdvIRL的主要创新在于其生成的对抗噪声能够在多种3D变换下保持稳定性，这一特性在现有方法中尚未实现。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以平衡对抗性和鲁棒性，同时优化了网络结构以提高生成效率和效果。具体参数设置和网络架构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AdvIRL在多种场景中实现了高置信度的错误分类，具体如将香蕉错误标记为蛞蝓，卡车标记为大炮。这些结果表明，AdvIRL在对抗攻击中的有效性显著高于现有方法，展示了其在实际应用中的潜在风险。

🎯 应用场景

AdvIRL框架的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人视觉和虚拟现实等场景。在这些领域中，3D生成模型的鲁棒性至关重要，AdvIRL不仅可以用于攻击测试，还可以生成对抗训练数据，提升系统的安全性和可靠性。未来，随着对抗攻击技术的发展，AdvIRL可能会成为评估和增强3D视觉系统的重要工具。

📄 摘要（原文）

The increasing deployment of AI models in critical applications has exposed them to significant risks from adversarial attacks. While adversarial vulnerabilities in 2D vision models have been extensively studied, the threat landscape for 3D generative models, such as Neural Radiance Fields (NeRF), remains underexplored. This work introduces \textit{AdvIRL}, a novel framework for crafting adversarial NeRF models using Instant Neural Graphics Primitives (Instant-NGP) and Reinforcement Learning. Unlike prior methods, \textit{AdvIRL} generates adversarial noise that remains robust under diverse 3D transformations, including rotations and scaling, enabling effective black-box attacks in real-world scenarios. Our approach is validated across a wide range of scenes, from small objects (e.g., bananas) to large environments (e.g., lighthouses). Notably, targeted attacks achieved high-confidence misclassifications, such as labeling a banana as a slug and a truck as a cannon, demonstrating the practical risks posed by adversarial NeRFs. Beyond attacking, \textit{AdvIRL}-generated adversarial models can serve as adversarial training data to enhance the robustness of vision systems. The implementation of \textit{AdvIRL} is publicly available at \url{https://github.com/Tommy-Nguyen-cpu/AdvIRL/tree/MultiView-Clean}, ensuring reproducibility and facilitating future research.