Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning When to Use Adaptive Adversarial Image Perturbations against Autonomous Vehicles

論文の概要: Learning When to Use Adaptive Adversarial Image Perturbations against Autonomous Vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13667v1
Date: Wed, 28 Dec 2022 02:36:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 16:03:51.092369
Title: Learning When to Use Adaptive Adversarial Image Perturbations against Autonomous Vehicles
Title（参考訳）: 自律走行車に対する適応型逆画像摂動利用の学習
Authors: Hyung-Jin Yoon, Hamidreza Jafarnejadsani, Petros Voulgaris
Abstract要約: 物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、逆画像摂動の影響を受けやすい。敵の摂動を発生させる攻撃者の能力をモニタする多段階最適化フレームワークを提案する。本手法では,攻撃者が状態推定に精通した時刻を監視しながら,リアルタイムに画像攻撃を発生させる能力を示す。
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: The deep neural network (DNN) models for object detection using camera images are widely adopted in autonomous vehicles. However, DNN models are shown to be susceptible to adversarial image perturbations. In the existing methods of generating the adversarial image perturbations, optimizations take each incoming image frame as the decision variable to generate an image perturbation. Therefore, given a new image, the typically computationally-expensive optimization needs to start over as there is no learning between the independent optimizations. Very few approaches have been developed for attacking online image streams while considering the underlying physical dynamics of autonomous vehicles, their mission, and the environment. We propose a multi-level stochastic optimization framework that monitors an attacker's capability of generating the adversarial perturbations. Based on this capability level, a binary decision attack/not attack is introduced to enhance the effectiveness of the attacker. We evaluate our proposed multi-level image attack framework using simulations for vision-guided autonomous vehicles and actual tests with a small indoor drone in an office environment. The results show our method's capability to generate the image attack in real-time while monitoring when the attacker is proficient given state estimates.
Abstract（参考訳）: カメラ画像を用いた物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、自動運転車で広く採用されている。しかし、DNNモデルは逆画像摂動の影響を受けやすいことが示されている。逆画像摂動を生成する既存の方法では、各画像フレームを決定変数として、画像摂動を生成する。したがって、新しい画像が与えられた場合、独立最適化の間に学習がないため、通常計算的に拡張可能な最適化がやり直さなければならない。自律走行車の物理的ダイナミクス、ミッション、環境を考慮して、オンライン画像ストリームを攻撃するためのアプローチは、ごくわずかしか開発されていない。本稿では,攻撃者の逆摂動生成能力を監視するマルチレベル確率最適化フレームワークを提案する。この能力レベルに基づいて、攻撃の有効性を高めるためにバイナリ決定攻撃/攻撃を導入します。視覚誘導型自動運転車のシミュレーションとオフィス環境での小型室内ドローンによる実地実験を用いて,提案する多段階画像攻撃フレームワークを評価した。提案手法は,与えられた状態推定値に熟練した場合を監視しながら,リアルタイムに画像攻撃を発生させる能力を示す。

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