論文の概要: Robust Sensor Fusion Algorithms Against VoiceCommand Attacks in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09872v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 10:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:27:49.584571
• Title: Robust Sensor Fusion Algorithms Against VoiceCommand Attacks in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自律走行車における音声コマンド攻撃に対するロバストセンサフュージョンアルゴリズム
• Authors: Jiwei Guan, Xi Zheng, Chen Wang, Yipeng Zhou and Alireza Jolfa
• Abstract要約: そこで本研究では,非可聴コマンド攻撃を防御するマルチモーダル深層学習分類システムを提案する。 提案手法の有効性を確認し,最良の分類精度は89.2%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.35945218644081
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advances in autonomous driving, Voice Control Systems have become increasingly adopted as human-vehicle interaction methods. This technology enables drivers to use voice commands to control the vehicle and will be soon available in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Prior work has shown that Siri, Alexa and Cortana, are highly vulnerable to inaudible command attacks. This could be extended to ADAS in real-world applications and such inaudible command threat is difficult to detect due to microphone nonlinearities. In this paper, we aim to develop a more practical solution by using camera views to defend against inaudible command attacks where ADAS are capable of detecting their environment via multi-sensors. To this end, we propose a novel multimodal deep learning classification system to defend against inaudible command attacks. Our experimental results confirm the feasibility of the proposed defense methods and the best classification accuracy reaches 89.2%. Code is available at https://github.com/ITSEG-MQ/Sensor-Fusion-Against-VoiceCommand-Attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年の自動運転の進歩により、Voice Control Systemsは車と車との相互作用方法としてますます普及している。 この技術により、ドライバーは音声コマンドを使って車両を制御でき、間もなくAdvanced Driver Assistance Systems(ADAS)で利用できるようになる。 以前の研究によると、siri、alexa、cortanaは音声コマンド攻撃に対して非常に脆弱である。 これは現実世界のアプリケーションでADASに拡張できる可能性があり、マイクロホンの非線形性のため、そのような難解なコマンド脅威を検出することは困難である。 本稿では,ADASがマルチセンサーで環境を検知できる不明瞭なコマンド攻撃に対して,カメラビューを用いて防御し,より実用的なソリューションを開発することを目的とする。 そこで本研究では,非可聴コマンド攻撃を防御するマルチモーダル深層学習分類システムを提案する。 提案手法の有効性を確認し,最良の分類精度は89.2%に達した。 コードはhttps://github.com/ITSEG-MQ/Sensor-Fusion-Against-VoiceCommand-Attacksで入手できる。

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