Невидимость в движении: как обмануть системы обнаружения людей

Автор: Денис Аветисян

Новая работа демонстрирует, как создавать реалистичные текстуры одежды, способные надежно скрывать человека от алгоритмов компьютерного зрения в видеопотоке.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Современные носимые устройства представляют собой потенциальную поверхность для атак, демонстрируя уязвимость в контексте повсеместного распространения технологий и подчеркивая необходимость разработки надежных механизмов защиты.

Предложена методика генерации последовательно оптимизированных, физически правдоподобных текстур одежды для устойчивого обхода систем обнаружения людей.

Несмотря на успехи глубоких нейронных сетей в задачах обнаружения людей, они остаются уязвимыми к специально разработанным визуальным помехам. В работе «Physically Realistic Sequence-Level Adversarial Clothing for Robust Human-Detection Evasion» предложен новый подход к созданию реалистичных текстур одежды, способных эффективно скрывать человека от систем обнаружения на протяжении всего видео, учитывая динамику движения и деформацию ткани. Разработанный фреймворк позволяет генерировать текстуры, устойчивые к изменениям ракурса и переносимые между различными моделями детектирования, подтверждено и физическим прототипированием одежды. Насколько эффективно подобные методы смогут обеспечить надежную защиту конфиденциальности в реальных условиях видеонаблюдения и потребуют ли они дальнейшей оптимизации для противодействия развивающимся алгоритмам обнаружения?

Уязвимость Современных Систем Обнаружения Объектов

Современные системы обнаружения объектов в реальном времени, такие как YOLOv3, играют ключевую роль в широком спектре приложений, от автономного транспорта до систем видеонаблюдения и обеспечения безопасности. Эти алгоритмы позволяют машинам «видеть» и интерпретировать окружающий мир, идентифицируя различные объекты — пешеходов, транспортные средства, дорожные знаки — с высокой скоростью и точностью. В контексте беспилотных автомобилей, например, надежное обнаружение объектов критически важно для предотвращения столкновений и обеспечения безопасного движения. Аналогично, в системах видеонаблюдения, они позволяют автоматически выявлять подозрительную активность или отслеживать перемещение людей и транспортных средств, значительно повышая эффективность мониторинга и реагирования на чрезвычайные ситуации. Подобная универсальность и критическая важность для различных отраслей делают эти системы неотъемлемой частью современной инфраструктуры и технологического прогресса.

Современные системы обнаружения объектов, такие как YOLOv3, несмотря на свою эффективность, оказываются уязвимыми к тщательно разработанным, едва заметным атакам, известным как «состязательные атаки». Эти атаки, заключающиеся в добавлении незначительных, незаметных для человеческого глаза изменений к изображениям, способны ввести в заблуждение даже самые передовые алгоритмы, заставляя их ошибочно классифицировать объекты или вовсе не обнаруживать их. Подобная уязвимость представляет серьезную опасность в критически важных приложениях, таких как автономное вождение и системы видеонаблюдения, где даже небольшая ошибка может привести к катастрофическим последствиям. Исследования показывают, что эти атаки не требуют глубокого понимания работы алгоритма и могут быть реализованы с использованием относительно простых методов, что подчеркивает актуальность проблемы обеспечения безопасности и надежности систем компьютерного зрения.

Существующие методы защиты систем обнаружения объектов зачастую приводят к снижению общей точности работы, что является неприемлемым для критически важных приложений, таких как автономное вождение. Более того, эти защиты, как правило, разработаны для противодействия конкретным типам атак и оказываются неэффективными при столкновении с новыми, ранее не встречавшимися угрозами. Это указывает на значительный пробел в обеспечении безопасности, поскольку системы, предназначенные для надежного распознавания объектов, могут быть легко обмануты незначительными изменениями входных данных, что ставит под сомнение их пригодность для использования в реальных условиях и подчеркивает необходимость разработки более универсальных и надежных методов защиты, не жертвующих точностью ради устойчивости.

Физически Реалистичная Генерация Состязательных Возмущений

Представлен метод генерации состязательных возмущений для одежды, основанный на моделировании её физических свойств с использованием Физически Обоснованного Симулятора (Physically Based Simulation) и фреймворка HOOD. Данный подход позволяет учитывать динамику ткани, включая деформацию и движение, при создании возмущений. В рамках метода, одежда моделируется как физический объект, подверженный воздействию сил и ограничений, что позволяет генерировать возмущения, которые визуально более правдоподобны и соответствуют реальным физическим процессам. Фреймворк HOOD используется для оптимизации этих возмущений таким образом, чтобы максимизировать вероятность ошибки классификации, сохраняя при этом их физическую реалистичность.

В отличие от традиционных методов генерации состязательных возмущений, применяющих изменения на уровне отдельных пикселей изображения, предложенный подход позволяет создавать более тонкие и устойчивые атаки. Изменение отдельных пикселей часто приводит к заметным артефактам, которые могут быть легко обнаружены защитными механизмами. Вместо этого, воздействие на изображение осуществляется посредством моделирования физических свойств одежды, что приводит к более реалистичным и менее заметным изменениям, затрудняющим обнаружение и повышающим переносимость состязательных примеров на различные модели и сценарии.

Внедрение реалистичной динамики ткани в генерацию состязательных возмущений позволяет создавать примеры, которые сложнее обнаружить существующим системам защиты. Традиционные методы, основанные на внесении изменений на уровне отдельных пикселей, часто приводят к синтетическим возмущениям, легко идентифицируемым как атаки. Напротив, моделирование физических свойств ткани и ее поведения, таких как деформация и драпировка, создает более тонкие и правдоподобные возмущения. В результате, системы защиты, обученные на обнаружение синтетических возмущений, демонстрируют сниженную эффективность против состязательных примеров, сгенерированных с учетом реалистичной динамики ткани, поскольку последние более соответствуют ожидаемым визуальным характеристикам и менее заметны для алгоритмов обнаружения аномалий.

Оптимизация на Уровне Последовательности для Повышения Успешности Атаки

Оптимизация на уровне последовательности видеокадров позволяет создавать атаки, которые сохраняют свою эффективность не только на отдельных кадрах, но и в течение всей видеопоследовательности. В отличие от традиционных подходов, нацеленных на модификацию единичных изображений, данная методика учитывает временную согласованность кадров, обеспечивая устойчивость атаки к изменениям в позе, движении и перспективе объекта. Это достигается за счет оптимизации не отдельных кадров, а всей последовательности как единого целого, что позволяет обойти механизмы защиты, основанные на анализе отдельных изображений и обнаружении аномалий в единичном кадре. В результате, атака становится более надежной и сложной для обнаружения в динамическом видеопотоке.

Оптимизация на основе EOT (Expectation-Over-Transformation) повышает обобщающую способность и устойчивость атак к изменениям точки зрения и освещения. EOT предполагает максимизацию ожидаемого успеха атаки не по одному конкретному кадру, а по распределению возможных трансформаций входного видеопотока. Это достигается путем усреднения градиентов потерь, рассчитанных для нескольких преобразованных версий кадра, что позволяет модели адаптироваться к вариациям в освещении и перспективе. В результате, атаки, оптимизированные с использованием EOT, демонстрируют повышенную надежность и эффективность в реальных условиях, где параметры съемки могут меняться.

Для точного нанесения атак на одежду используется UV-текстурирование, дополненное кластеризацией K-Means. UV-текстурирование позволяет развернуть трехмерную поверхность одежды в двумерное пространство, что необходимо для применения пертурбаций. Алгоритм K-Means используется для сегментации текстуры одежды на отдельные кластеры, что позволяет более эффективно и локализованно применять состязательные паттерны, минимизируя визуальные артефакты и максимизируя эффективность атаки. Этот подход обеспечивает согласованное и реалистичное применение паттернов даже при изменениях позы или освещения.

В отличие от существующих методов, демонстрирующих значительные колебания уверенности при динамичных изменениях позы, деформациях и изменении угла обзора, наш подход обеспечивает стабильно низкий уровень неопределенности на протяжении всей 327-кадровой последовательности ходьбы.

Надежность и Обобщение: Экспериментальная Проверка

Экспериментальные исследования, проведенные с использованием наборов данных MegaDepth и ZInD, продемонстрировали существенное повышение эффективности атак. Полученный показатель Sequence Attack Success Rate (SeqASR) достиг $94.7\%$, что указывает на высокую вероятность успешного обхода систем аутентификации, основанных на анализе глубины. Данный результат свидетельствует о значительном прогрессе в области разработки устойчивых и эффективных методов атак, способных обходить современные системы безопасности, и подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области защиты от подобных угроз.

Для оценки наихудшего сценария работы разработанной атаки были использованы метрики $CVaR$ (Conditional Value-at-Risk) и $NDR$ (Non-Detection Rate). Полученные результаты демонстрируют, что $CVaR$ составляет 22.0, что указывает на ограниченные потенциальные потери в случае противодействия защитным механизмам. При этом, $NDR$ достигает 73.6%, подтверждая высокую устойчивость атаки к обнаружению существующими системами защиты. Данные показатели свидетельствуют о способности атаки успешно функционировать даже в сложных условиях и при активном противодействии, подчеркивая ее надежность и эффективность.

Исследования показали, что разработанный метод демонстрирует повышенную способность к обобщению, сохраняя высокий уровень успешности атак даже при изменениях стиля одежды и фона. В ходе экспериментов, проведенных с использованием искусственно созданных предметов одежды, последовательная успешность атак (SeqASR) составила 86.2%. Данный результат указывает на устойчивость метода к вариациям в визуальном окружении и его способность эффективно обходить системы защиты, не зависящие от конкретного внешнего вида объекта. Это свидетельствует о перспективности применения данной технологии в различных сценариях, требующих высокой надежности и адаптивности.

Исследование демонстрирует стремление к элегантности в решении сложной задачи обхода систем обнаружения человека. Авторы предлагают не просто маскировку, а создание текстур одежды, которые гармонично вписываются в динамику видеоряда, обманывая алгоритмы на уровне последовательностей кадров. Это подход, в котором форма — физически реалистичная текстура — следует за функцией — надежным обходом обнаружения. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление — это то, что система знает о мире». В данном случае, система ‘знает’ о том, как выглядит обычная одежда, и предложенный метод искусно искажает это представление, создавая иллюзию, которая позволяет ‘скрыться’ от взгляда алгоритма.

Куда же это всё ведёт?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует изящный подход к проблеме обмана систем обнаружения людей, но не стоит обманываться кажущимся успехом. Иллюзия реалистичности, создаваемая дифференцируемой визуализацией и генерацией текстур, — лишь первый шаг. Вопрос в том, насколько эта «элегантность» устойчива к непредсказуемости реального мира. Изменчивость освещения, динамика движения, индивидуальные особенности ткани — всё это факторы, которые могут разрушить тщательно выстроенную иллюзию. В конце концов, система может научиться видеть не текстуру, а её несовершенство.

Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на повышении реалистичности, но и на адаптивности. Необходимы методы, позволяющие «одежде-обманке» приспосабливаться к меняющимся условиям в режиме реального времени. Более того, стоит задуматься о переходе от оптимизации на уровне последовательности кадров к оптимизации на уровне поведения. Иначе говоря, вместо того чтобы обманывать зрение системы, можно попытаться обмануть её логику.

И, конечно, нельзя забывать о философском аспекте. Создание «невидимости» поднимает вопросы об ответственности и этике. Где проходит грань между научным исследованием и инструментом для злоупотреблений? Этот вопрос, возможно, и является самым сложным, и на него не найдётся ответа в ближайшее время.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16020.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 02:27