論文の概要: Model-Agnostic Defense for Lane Detection against Adversarial Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00663v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 00:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:40:36.694285
• Title: Model-Agnostic Defense for Lane Detection against Adversarial Attack
• Title（参考訳）: 対向攻撃に対する車線検出のためのモデル非依存防御
• Authors: Henry Xu, An Ju, David Wagner
• Abstract要約: 対向路パッチに関する最近の研究は、任意の形態のレーンラインの知覚をうまく誘導している。 自動運転システムが誤認される前に、このような脅威を捕捉できるモジュラーレーン検証システムを提案する。 本実験では,単純な畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてシステムを実装することで,レーン検出モデルに対する幅広い攻撃を防御できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Susceptibility of neural networks to adversarial attack prompts serious safety concerns for lane detection efforts, a domain where such models have been widely applied. Recent work on adversarial road patches have successfully induced perception of lane lines with arbitrary form, presenting an avenue for rogue control of vehicle behavior. In this paper, we propose a modular lane verification system that can catch such threats before the autonomous driving system is misled while remaining agnostic to the particular lane detection model. Our experiments show that implementing the system with a simple convolutional neural network (CNN) can defend against a wide gamut of attacks on lane detection models. With a 10% impact to inference time, we can detect 96% of bounded non-adaptive attacks, 90% of bounded adaptive attacks, and 98% of patch attacks while preserving accurate identification at least 95% of true lanes, indicating that our proposed verification system is effective at mitigating lane detection security risks with minimal overhead.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの敵対的攻撃への感受性は、そのようなモデルが広く適用されている領域であるレーン検出の取り組みに深刻な安全上の懸念を引き起こします。 近年の対向道路パッチに関する研究は、車線を任意の形で知覚し、車両の挙動をローグ制御するための道筋を提示している。 本論文では,特定の車線検出モデルに依存しないまま,自動運転システムが誤認される前に,このような脅威を捕捉できるモジュラレーン検証システムを提案する。 本実験では,単純な畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてシステムを実装することで,レーン検出モデルに対する幅広い攻撃を防御できることを示す。 推定時間に10%の影響を与えることで、境界付き非適応攻撃の96%、境界付き適応攻撃の90%、パッチ攻撃の98%を検出でき、真のレーンの95%以上を正確に識別でき、提案する検証システムは、最小のオーバーヘッドでレーン検出セキュリティリスクの軽減に有効であることを示している。

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