Semantic segmentation is a fundamental visual task that finds extensive deployment in applications with security-sensitive considerations. Nonetheless, recent work illustrates the adversarial vulnerability of semantic segmentation models to white-box attacks. However, its adversarial robustness against black-box attacks has not been fully explored. In this paper, we present the first exploration of black-box decision-based attacks on semantic segmentation. First, we analyze the challenges that semantic segmentation brings to decision-based attacks through the case study. Then, to address these challenges, we first propose a decision-based attack on semantic segmentation, called Discrete Linear Attack (DLA). Based on random search and proxy index, we utilize the discrete linear noises for perturbation exploration and calibration to achieve efficient attack efficiency. We conduct adversarial robustness evaluation on 5 models from Cityscapes and ADE20K under 8 attacks. DLA shows its formidable power on Cityscapes by dramatically reducing PSPNet's mIoU from an impressive 77.83% to a mere 2.14% with just 50 queries.


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在科学,计算和工程学中,黑盒是一种设备,系统或对象,可以根据其输入和输出(或传输特性)对其进行查看,而无需对其内部工作有任何了解。 它的实现是“不透明的”(黑色)。 几乎任何事物都可以被称为黑盒:晶体管,引擎,算法,人脑,机构或政府。为了使用典型的“黑匣子方法”来分析建模为开放系统的事物,仅考虑刺激/响应的行为,以推断(未知)盒子。 该黑匣子系统的通常表示形式是在该方框中居中的数据流程图。黑盒的对立面是一个内部组件或逻辑可用于检查的系统,通常将其称为白盒(有时也称为“透明盒”或“玻璃盒”)。
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