論文の概要: Invisible Reflections: Leveraging Infrared Laser Reflections to Target
Traffic Sign Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03582v1
- Date: Sun, 7 Jan 2024 21:22:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 18:16:44.044360
- Title: Invisible Reflections: Leveraging Infrared Laser Reflections to Target
Traffic Sign Perception
- Title（参考訳）: 可視反射:赤外レーザー反射を利用した交通信号認識
- Authors: Takami Sato, Sri Hrushikesh Varma Bhupathiraju, Michael Clifford,
Takeshi Sugawara, Qi Alfred Chen, Sara Rampazzi
- Abstract要約: 道路標識は、速度制限や利得または停止の要件など、局所的に活発な規則を示す。
最近の研究は、標識にステッカーや投影された色のパッチを加えるなど、CAVの誤解釈を引き起こすような攻撃を実証している。
我々は、フィルタレス画像センサの感度を利用した効果的な物理世界攻撃を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.566091959509986
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: All vehicles must follow the rules that govern traffic behavior, regardless
of whether the vehicles are human-driven or Connected Autonomous Vehicles
(CAVs). Road signs indicate locally active rules, such as speed limits and
requirements to yield or stop. Recent research has demonstrated attacks, such
as adding stickers or projected colored patches to signs, that cause CAV
misinterpretation, resulting in potential safety issues. Humans can see and
potentially defend against these attacks. But humans can not detect what they
can not observe. We have developed an effective physical-world attack that
leverages the sensitivity of filterless image sensors and the properties of
Infrared Laser Reflections (ILRs), which are invisible to humans. The attack is
designed to affect CAV cameras and perception, undermining traffic sign
recognition by inducing misclassification. In this work, we formulate the
threat model and requirements for an ILR-based traffic sign perception attack
to succeed. We evaluate the effectiveness of the ILR attack with real-world
experiments against two major traffic sign recognition architectures on four
IR-sensitive cameras. Our black-box optimization methodology allows the attack
to achieve up to a 100% attack success rate in indoor, static scenarios and a
>80.5% attack success rate in our outdoor, moving vehicle scenarios. We find
the latest state-of-the-art certifiable defense is ineffective against ILR
attacks as it mis-certifies >33.5% of cases. To address this, we propose a
detection strategy based on the physical properties of IR laser reflections
which can detect 96% of ILR attacks.
- Abstract（参考訳）: 全ての車両は、車両が人間駆動車かコネクテッド・オートモービルズ(CAV)かに関わらず、交通行動を管理する規則に従う必要がある。
道路標識は、速度制限や利得または停止の要件など、局所的に活発な規則を示す。
最近の研究は、標識にステッカーや投影された色のパッチを加えるなど、CAVの誤解釈を引き起こし、潜在的な安全性の問題を引き起こすような攻撃を実証している。
人間はこれらの攻撃を目撃し、潜在的に防御することができる。
しかし、人間は観察できないものを検出できない。
我々は、フィルタレス画像センサの感度と、人間に見えない赤外線レーザー反射(ilrs)の特性を活用する、効果的な物理世界攻撃を開発した。
この攻撃はcavカメラと認識に影響を与えるよう設計されており、誤分類を誘発することで交通標識認識を損なう。
本研究では,ilrに基づくトラヒックサイン認識攻撃を成功させるために,脅威モデルと要求条件を定式化する。
4つの赤外線感度カメラ上での2つの主要な信号認識アーキテクチャに対する実世界実験によるIRR攻撃の有効性を評価する。
我々のブラックボックス最適化手法により、攻撃は屋内の静的シナリオで最大100%の攻撃成功率、屋外の移動車両シナリオで80.5%の攻撃成功率を達成することができる。
我々は、最新の最先端の認証された防御は、33.5%の症例を誤認するため、IRR攻撃に対して効果がないと考えている。
そこで本研究では、IRレーザー反射の物理的特性に基づいて、IRR攻撃の96%を検出できる検出戦略を提案する。
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