이미지 품질 평가 모델의 취약점 탐색: 쿼리 기반 블랙박스 방법

이 논문은 No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) 모델의 취약점을 탐색하기 위해 쿼리 기반 블랙박스 공격 방법을 제안한다. 제안된 방법은 점수 경계 개념을 도입하고 적응형 반복 접근법을 활용하여 NR-IQA 모델을 효과적으로 공격할 수 있다. 또한 인간 시각 시스템의 특성을 활용하여 초기 공격 방향을 설계하고 Just Noticeable Difference를 통해 시각적 투명성을 보장한다.