論文の概要: End-to-end Uncertainty-based Mitigation of Adversarial Attacks to Automated Lane Centering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00345v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 22:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 15:38:29.287260
• Title: End-to-end Uncertainty-based Mitigation of Adversarial Attacks to Automated Lane Centering
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド不確実性に基づく自動車線センター攻撃の軽減
• Authors: Ruochen Jiao, Hengyi Liang, Takami Sato, Junjie Shen, Qi Alfred Chen and Qi Zhu
• Abstract要約: 我々は,認識,計画,制御モジュール全体にわたる敵の攻撃の影響に対処するエンドツーエンドアプローチを提案する。 われわれのアプローチは、敵攻撃の影響を効果的に軽減し、元のOpenPilotよりも55%から90%改善できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.11406399284803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the development of advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles, machine learning techniques that are based on deep neural networks (DNNs) have been widely used for vehicle perception. These techniques offer significant improvement on average perception accuracy over traditional methods, however, have been shown to be susceptible to adversarial attacks, where small perturbations in the input may cause significant errors in the perception results and lead to system failure. Most prior works addressing such adversarial attacks focus only on the sensing and perception modules. In this work, we propose an end-to-end approach that addresses the impact of adversarial attacks throughout perception, planning, and control modules. In particular, we choose a target ADAS application, the automated lane centering system in OpenPilot, quantify the perception uncertainty under adversarial attacks, and design a robust planning and control module accordingly based on the uncertainty analysis. We evaluate our proposed approach using both the public dataset and production-grade autonomous driving simulator. The experiment results demonstrate that our approach can effectively mitigate the impact of adversarial attacks and can achieve 55% to 90% improvement over the original OpenPilot.
• Abstract（参考訳）: 高度な運転支援システム(ADAS)や自動運転車の開発では、深層ニューラルネットワーク(DNN)に基づく機械学習技術が車両認識に広く使用されています。 これらの手法は従来の手法よりも平均知覚精度を著しく向上させるが、しかしながら、入力の小さな摂動が知覚結果に重大な誤りをもたらし、システム障害に繋がる敵の攻撃の影響を受けやすいことが示されている。 そのような敵対的な攻撃に対処する以前のほとんどの作品は、センシングと知覚モジュールにのみ焦点を合わせます。 本研究では,認識,計画,制御モジュール全体にわたる敵の攻撃の影響に対処するエンドツーエンドアプローチを提案する。 特に,対象のadasアプリケーション,openpilotにおける自動レーンセンタリングシステムを選択し,敵の攻撃下での知覚の不確かさを定量化し,不確実性解析に基づいてロバストな計画制御モジュールを設計する。 提案手法は,公開データセットと運用段階の自動運転シミュレータを用いて評価する。 実験の結果,本手法は対向攻撃の影響を効果的に軽減し,元のopenpilotよりも55%から90%改善できることがわかった。

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