Анализ и разработка методов очищения для защит метрик качества изображений

А. Е. Гущин^ab, А. В. Анциферова^ab, Д. С. Ватолин<sup>ab

a</sup> Исследовательский центр доверенного искусственного интеллекта ИСП РАН
^b Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Аннотация: В последнее время начали исследовать область состязательных атак на метрики качества изображений, в то время как область защиты от них остается малоизученной. В данном исследовании мы стремимся охватить эту область и проверить возможность переноса защиты от атак с классификаторов изображений на методы оценки качества изображений. В этой работе мы применили несколько широко распространенных атак на модели оценки качества изображений и проверили успешность защиты от них. Методологии очистки охватывают различные техники предварительной обработки, включая геометрические преобразования, сжатие, очищение от шума и современные методы на основе нейронных сетей. Кроме того, мы рассматриваем проблему оценки эффективности методов защит, предлагая способы оценки визуального качества выходных данных и успешности нейтрализации атак. Мы тестируем защиту от атак на три метрики IQA – Linearity, MetaIQA и SPAQ.

Ключевые слова: состязательные защиты, состязательное очищение данных, оценка качества изображений.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2025-37(3)-5