論文の概要: Runtime Stealthy Perception Attacks against DNN-based Adaptive Cruise Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08939v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 03:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:11:24.479149
• Title: Runtime Stealthy Perception Attacks against DNN-based Adaptive Cruise Control Systems
• Title（参考訳）: DNNに基づく適応型クルーズ制御システムに対する定常認識攻撃
• Authors: Xugui Zhou and Anqi Chen and Maxfield Kouzel and Haotian Ren and Morgan McCarty and Cristina Nita-Rotaru and Homa Alemzadeh
• Abstract要約: 本稿では,実行時認識攻撃下での深層ニューラルネットワークを用いたACCシステムのセキュリティ評価を行う。 攻撃を誘発する最も重要な時間を選択するための文脈認識戦略を提案する。 実車,実車,現実的なシミュレーションプラットフォームを用いて,提案攻撃の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.990878450631596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive Cruise Control (ACC) is a widely used driver assistance technology for maintaining the desired speed and safe distance to the leading vehicle. This paper evaluates the security of the deep neural network (DNN) based ACC systems under runtime stealthy perception attacks that strategically inject perturbations into camera data to cause forward collisions. We present a context-aware strategy for the selection of the most critical times for triggering the attacks and a novel optimization-based method for the adaptive generation of image perturbations at runtime. We evaluate the effectiveness of the proposed attack using a publicly available driving dataset, an actual vehicle, and a realistic simulation platform with the control software from a production ACC system, a physical-world driving simulator, and interventions by the human driver and safety features such as Advanced Emergency Braking System (AEBS). Experimental results show that the proposed attack achieves 142.9 times higher success rate in causing hazards and 89.6% higher evasion rate than baselines while being stealthy and robust to real-world factors and dynamic changes in the environment. This study highlights the role of human drivers and basic safety mechanisms in preventing attacks.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC、Adaptive Cruise Control)は、先導車への所望の速度と安全な距離を維持するための運転補助技術である。 本稿では, カメラデータに摂動を戦略的に注入して前方衝突を引き起こす, 実行時盗聴攻撃下でのディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのACCシステムのセキュリティを評価する。 本稿では、攻撃を誘発する最も重要な時間を選択するためのコンテキスト認識戦略と、実行時に画像摂動を適応的に生成するための新しい最適化手法を提案する。 提案手法は,実車,実車,実運用型accシステムからの制御ソフトウェア,実世界の運転シミュレータ,運転者による介入,高度緊急ブレーキシステム(aebs)などの安全機能を備えた現実的なシミュレーションプラットフォームを用いて,提案手法の有効性を評価する。 実験の結果, 本攻撃は, 実世界の要因や環境の動的変化に対してステルス性, 堅牢でありながら, 危険発生時の成功率142.9倍, 避難率89.6%向上することがわかった。 本研究は,攻撃防止における人間ドライバーの役割と基本的な安全メカニズムを明らかにする。

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