다양한 스케일과 각도에서 신경망 분류기를 속일 수 있는 이미지를 생성했습니다.
우리는 다양한 스케일과 각도에서 신경망 분류기를 안정적으로 속일 수 있는 이미지를 생성했습니다. 이는 지난주에 나온 자율주행차 관련 주장에 도전하는 결과입니다. 자율주행차가 여러 각도와 관점에서 이미지를 캡처하기 때문에 쉽게 악의적으로 속일 수 없다는 주장을 반박합니다.
Generated images that reliably fool neural network classifiers from various scales and angles.
We have created images that can reliably deceive neural network classifiers when viewed from different scales and perspectives. This work challenges claims made last week that it would be difficult to maliciously deceive self-driving cars, as they capture images from multiple angles and perspectives. Our findings indicate that such systems may still be vulnerable to adversarial inputs.