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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3669| Programación cerebral y su robustez contra ataques adversarios mediante la detección del Chorlo Nevado Brain programming and its robustness against adversarial attacks by the detection of the Snowy Plover | |
| Roberto Pineda Núñez | |
| GUSTAVO OLAGUE CABALLERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Ataques Adversarios, Detección, Robustez, Conservación, Pro- gramación Genética Adversarial Attacks, Salient Object Detection, Robustness, Wild- life Conservation, Genetic Programming | |
| Incluso cuando las redes neuronales convolucionales han demostrado ser poderosas en la tarea de detección de objetos sobresalientes, tienen una vulnerabilidad que no debe ser ignorada: son susceptibles a ataques adversarios, los cuales las hacen muy poco confiables. La confiabilidad es un aspecto importante a considerar cuando se habla de detección; sin ésta, cualquier atacante puede volver el algoritmo inutilizable. La programación cerebral (brain programming) es una metodología evolutiva para problemas visuales que es altamente resiliente, y es capaz de soportar incluso las perturbaciones más intensas. En este trabajo, se lleva a cabo por primera vez un estudio que compara la resiliencia a los ataques adversarios y a perturbaciones con ruido usando una base de datos del mundo real de un ave playera llamada Chorlo Nevado (Charadrius nivosus) en una tarea de atención visual. Las imágenes en esta base de datos fueron tomadas en el campo y representan un reto en la detección debido a la naturaleza del ambiente y las características físicas del ave. Al atacar tres diferentes redes neuronales convolucionales usando ejemplos adversarios de esta base de datos, se comprueba que no se comparan con el algoritmo del brain programming cuando se trata de resiliencia, ya que sufren grandes pérdidas en su rendimiento. Por otro lado, el brain programming se mantiene robusto y su rendimiento no se ve afectado. También, al usar imágenes del Chorlo Nevado en la experimentación, el trabajo se enfoca en la importancia de la resiliencia en problemas del mundo real donde la conservación de la naturaleza está presente. La programación cerebral es el primer algoritmo evolutivo altamente resiliente usado para tareas de detección de objetos sobresalientes. Even when deep convolutional neural networks have proven to be powerful at saliency detection, they have a vulnerability that should not be ignored: they are susceptible to adversarial attacks, which makes them highly unreliable. Reliability is an important aspect to consider when it comes to salient object detection; without it, any attacker can render the algorithm useless. Brain programming is an evolutionary methodology for visual problems that is highly resilient, and is able to withstand even the most intense perturbations. In this work, we perform for the first time a study that compares the resilience against adversarial attacks and noise perturbations using a real-world database of a shorebird called the Snowy Plover (Charadrius nivosus) in a visual attention task. The images in this database were taken on the field and even pose a detection challenge due to the nature of the environment and the physical characteristics of the bird. By attacking three different deep convolutional neural networks using adversarial examples from this database, we prove that they are no match for the brain programming algorithm when it comes to resilience, suffering great losses in their performance. On the other hand, brain programming stands its ground and sees its performance unaffected. Also, by using images of the Snowy Plover, we refer to the importance of resilience in real-world issues where conservation is present. Brain programming is the first highly resilient evolutionary algorithm used for saliency detection tasks. | |
| CICESE | |
| 2022 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Pineda Núñez, R. 2022. Programación cerebral y su robustez contra ataques adversarios mediante la detección del Chorlo Nevado. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 67 pp. | |
| DISPOSITIVOS DE TRANSMISIÓN DE DATOS | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
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| tesis_Roberto Pineda Núñez_03 feb 2022.pdf | Versión completa de la tesis | 22.85 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |