SAR 이미지 분류기에 대한 현실적 산란체 기반 적대적 공격

적대적 공격은 합성 개구 레이더(SAR) 자동 타겟 인식(ATR) 작업을 위한 기계 학습 기반 분류기의 취약성을 강조했습니다. 적대적 공격은 지상 목표의 SAR 이미지를 왜곡하여 분류기가 잘못된 예측을 하도록 유도합니다. 그러나 기존의 많은 공격 기술은 SAR 이미지를 임의로 조작하는 데 의존하여 실제 SAR 이미지에서 공격을 실행할 가능성을 간과합니다. 대신, 적대적 공격은 물리적 행동, 즉 지상 목표 주변에 추가적인 허위 물체를 산란체로 배치하여 SAR 이미지를 왜곡하고 SAR ATR을 속일 수 있어야 합니다. 본 논문에서는 산란체 기반 물리적 적대적 공격인 목표산란체 공격(On-Target Scatterer Attack, OTSA)을 제안합니다. 물리적 실행 가능성을 보장하기 위해 산란체의 배치에 대한 제약을 도입합니다. 구체적으로, 우리는 산란체를 그림자 영역이나 배경이 아니라 오직 목표 위에만 배치하도록 제한합니다. 이를 위해 우리는 가우시안 커널을 기반으로 한 배치 점수를 도입하고 OTSA 공격을 위한 최적화 문제를 수립합니다. 최적화 문제를 해결하기 위해 경량 상승 방법을 사용하여 OTSA는 산란체의 위치, 형태, 크기 및 진폭을 설명하는 매개변수 벡터를 생성할 수 있으며, 이는 SAR 이미지 분류기를 오도하는 공격의 물리적 실행을 안내합니다. 실험 결과, 우리의 공격은 기존 방법에 비해 배치 제약 하에서 상당히 높은 성공률을 얻습니다.