論文の概要: Among Us: Adversarially Robust Collaborative Perception by Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09495v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:26:14.477066
• Title: Among Us: Adversarially Robust Collaborative Perception by Consensus
• Title（参考訳）: コンセンサスによる敵対的ロバストな協調的認識
• Authors: Yiming Li and Qi Fang and Jiamu Bai and Siheng Chen and Felix Juefei-Xu and Chen Feng
• Abstract要約: 複数のロボットは、シーン(例えば物体)を個人よりも協調的に知覚することができる。 本稿では,未知の攻撃者に対して一般化可能な新しいサンプリングベース防衛戦略であるROBOSACを提案する。 自律運転シナリオにおける協調3次元物体検出の課題に対して,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.36822353531286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple robots could perceive a scene (e.g., detect objects) collaboratively better than individuals, although easily suffer from adversarial attacks when using deep learning. This could be addressed by the adversarial defense, but its training requires the often-unknown attacking mechanism. Differently, we propose ROBOSAC, a novel sampling-based defense strategy generalizable to unseen attackers. Our key idea is that collaborative perception should lead to consensus rather than dissensus in results compared to individual perception. This leads to our hypothesize-and-verify framework: perception results with and without collaboration from a random subset of teammates are compared until reaching a consensus. In such a framework, more teammates in the sampled subset often entail better perception performance but require longer sampling time to reject potential attackers. Thus, we derive how many sampling trials are needed to ensure the desired size of an attacker-free subset, or equivalently, the maximum size of such a subset that we can successfully sample within a given number of trials. We validate our method on the task of collaborative 3D object detection in autonomous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 複数のロボットは(例えば物体を検知するなど)シーンを個人よりも協調的に知覚できるが、深層学習では敵の攻撃に苦しむ。 これは敵の防御によって対処できるが、その訓練にはよく知られていない攻撃機構が必要である。 異なる方法として、未確認攻撃者に一般化可能なサンプリングベース防衛戦略であるROBOSACを提案する。 私たちのキーとなる考え方は、協調的な知覚は、個々の知覚よりも結果に不満を抱くよりも、コンセンサスにつながるべきだ、ということです。 知覚の結果は、チームメートのランダムなサブセットとのコラボレーションの有無に関わらず、コンセンサスに達するまで比較されます。 そのようなフレームワークでは、サンプリングされたサブセット内の多くのチームメイトは、しばしばより良い知覚性能を伴うが、潜在的な攻撃を拒否するには、より長いサンプリング時間を必要とする。 したがって、攻撃者フリーのサブセットの所望のサイズを保証するためにどれだけのサンプリング試行が必要か、または、そのサブセットの最大サイズが、所定の数回の試行でうまくサンプリングできるかを導出する。 自律走行シナリオにおける協調的3次元物体検出の課題について,提案手法を検証する。

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