A Knowledge-guided Adversarial Defense for Resisting Malicious Visual Manipulation

📄 arXiv: 2504.08411v2 📥 PDF

作者: Dawei Zhou, Suzhi Gang, Decheng Liu, Tongliang Liu, Nannan Wang, Xinbo Gao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-11 (更新: 2025-05-28)

💡 一句话要点

提出知识引导的对抗防御（KGAD）以抵抗恶意视觉篡改

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 对抗防御 恶意视觉篡改 知识引导 对抗噪声 语义混淆

📋 核心要点

  1. 现有对抗防御方法在抵抗恶意篡改时，难以在高层语义空间有效混淆伪造样本。
  2. KGAD通过在对抗噪声生成过程中，引入领域知识，构建显著的语义混淆，干扰恶意篡改模型。
  3. 实验表明，KGAD在人类感知和视觉质量评估上优于现有方法，具有更好的保护性和泛化性。

📝 摘要（中文）

恶意视觉篡改对用户安全和声誉构成严重威胁。为缓解这些问题，基于对抗噪声的防御方法备受关注。然而，“仅数据”的方法倾向于在低级特征空间而非高级语义空间扭曲伪造样本，从而限制了抵抗恶意篡改的能力。前沿研究表明，在深度学习中整合知识可以产生可靠且泛化的解决方案。受此启发，我们提出了一种知识引导的对抗防御（KGAD），主动迫使恶意篡改模型输出语义上令人困惑的样本。具体来说，在生成对抗噪声的过程中，我们专注于在特定领域的知识层面上构建显著的语义混淆，并利用与视觉感知密切相关的度量来替代一般的像素级度量。生成的对抗噪声可以通过触发伪造样本中知识引导和感知相关的扰动来主动干扰恶意篡改模型。为了验证所提出方法的有效性，我们对人类感知和视觉质量评估进行了定性和定量实验。在两个不同任务上的结果都表明，与最先进的方法相比，我们的防御提供了更好的保护，并实现了良好的泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决恶意视觉篡改带来的安全威胁，现有基于对抗噪声的防御方法主要在像素级别进行扰动，缺乏对高层语义信息的利用，导致防御效果不佳，难以抵抗恶意篡改模型。

核心思路：论文的核心思路是利用领域知识引导对抗噪声的生成，迫使恶意篡改模型产生语义上混乱的样本。通过在知识层面引入扰动，可以更有效地干扰恶意篡改模型，提高防御能力。

技术框架：KGAD的主要流程包括：1) 确定领域相关的知识表示；2) 设计基于知识的语义混淆度量；3) 生成对抗噪声，该噪声能够最大化语义混淆度量，从而干扰恶意篡改模型。整体框架通过对抗训练的方式，使防御模型能够更好地抵抗恶意篡改。

关键创新：KGAD的关键创新在于将领域知识融入到对抗防御中，利用知识引导对抗噪声的生成，从而在高层语义空间实现更有效的防御。与传统的像素级扰动方法相比，KGAD能够更好地理解和利用图像的语义信息，从而更有效地干扰恶意篡改模型。

关键设计：KGAD的关键设计包括：1) 领域知识的选取和表示，例如可以使用预训练的知识图谱或领域专家知识；2) 语义混淆度量的设计，需要选择与视觉感知密切相关的度量，例如感知损失或语义相似度；3) 对抗噪声的生成算法，可以使用梯度下降等优化算法，最大化语义混淆度量。损失函数的设计需要平衡对抗性和视觉质量，避免引入过多的噪声。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KGAD在抵抗恶意视觉篡改方面优于现有方法。在人类感知实验中，KGAD生成的对抗样本更难以被识别为篡改样本。在视觉质量评估中，KGAD在保证视觉质量的同时，能够有效降低恶意篡改模型的攻击成功率，提升防御效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像安全、人脸识别安全、视频监控安全等领域，有效防御恶意视觉篡改攻击，保护用户隐私和数据安全。未来可进一步扩展到其他模态数据，如音频、文本等，提升多模态数据的安全性。

📄 摘要（原文）

Malicious applications of visual manipulation have raised serious threats to the security and reputation of users in many fields. To alleviate these issues, adversarial noise-based defenses have been enthusiastically studied in recent years. However, ``data-only" methods tend to distort fake samples in the low-level feature space rather than the high-level semantic space, leading to limitations in resisting malicious manipulation. Frontier research has shown that integrating knowledge in deep learning can produce reliable and generalizable solutions. Inspired by these, we propose a knowledge-guided adversarial defense (KGAD) to actively force malicious manipulation models to output semantically confusing samples. Specifically, in the process of generating adversarial noise, we focus on constructing significant semantic confusions at the domain-specific knowledge level, and exploit a metric closely related to visual perception to replace the general pixel-wise metrics. The generated adversarial noise can actively interfere with the malicious manipulation model by triggering knowledge-guided and perception-related disruptions in the fake samples. To validate the effectiveness of the proposed method, we conduct qualitative and quantitative experiments on human perception and visual quality assessment. The results on two different tasks both show that our defense provides better protection compared to state-of-the-art methods and achieves great generalizability.