論文の概要: SlowPerception: Physical-World Latency Attack against Visual Perception in Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05800v2
- Date: Fri, 19 Jul 2024 16:16:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 23:08:01.236671
- Title: SlowPerception: Physical-World Latency Attack against Visual Perception in Autonomous Driving
- Title(参考訳): SlowPerception: 自律運転における視覚知覚に対する物理的世界遅延攻撃
- Authors: Chen Ma, Ningfei Wang, Zhengyu Zhao, Qi Alfred Chen, Chao Shen,
- Abstract要約: 視覚知覚成分の高遅延は、車両衝突などの安全リスクにつながる可能性がある。
我々は、プロジェクタベースの普遍摂動を生成することによって、AD知覚に対する最初の物理世界の遅延攻撃であるSlowPerceptionを紹介する。
当社のSlowPerceptionでは,AD認識システム間で平均2.5秒のレイテンシで,物理世界の第2レベルのレイテンシを実現しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.669905199110755
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous Driving (AD) systems critically depend on visual perception for real-time object detection and multiple object tracking (MOT) to ensure safe driving. However, high latency in these visual perception components can lead to significant safety risks, such as vehicle collisions. While previous research has extensively explored latency attacks within the digital realm, translating these methods effectively to the physical world presents challenges. For instance, existing attacks rely on perturbations that are unrealistic or impractical for AD, such as adversarial perturbations affecting areas like the sky, or requiring large patches that obscure most of a camera's view, thus making them impossible to be conducted effectively in the real world. In this paper, we introduce SlowPerception, the first physical-world latency attack against AD perception, via generating projector-based universal perturbations. SlowPerception strategically creates numerous phantom objects on various surfaces in the environment, significantly increasing the computational load of Non-Maximum Suppression (NMS) and MOT, thereby inducing substantial latency. Our SlowPerception achieves second-level latency in physical-world settings, with an average latency of 2.5 seconds across different AD perception systems, scenarios, and hardware configurations. This performance significantly outperforms existing state-of-the-art latency attacks. Additionally, we conduct AD system-level impact assessments, such as vehicle collisions, using industry-grade AD systems with production-grade AD simulators with a 97% average rate. We hope that our analyses can inspire further research in this critical domain, enhancing the robustness of AD systems against emerging vulnerabilities.
- Abstract(参考訳): 自律運転(AD)システムは、安全運転を確保するために、リアルタイム物体検出と複数物体追跡(MOT)の視覚的認識に極めて依存する。
しかし、これらの視覚的知覚成分の高遅延は、車両衝突のような重大な安全リスクを引き起こす可能性がある。
従来の研究では、デジタル領域内での遅延攻撃について広範囲に研究されてきたが、これらの手法を物理的世界に効果的に翻訳することは課題を提起している。
例えば、既存の攻撃は、空のような領域に影響を及ぼす敵の摂動や、カメラの視界の大部分を隠蔽する大きなパッチを必要とするなど、ADにとって非現実的または非現実的な摂動に依存しているため、現実世界で効果的に実施することは不可能である。
本稿では、プロジェクタベースの普遍摂動を生成することによって、AD知覚に対する最初の物理世界遅延攻撃であるSlowPerceptionを紹介する。
SlowPerceptionは、環境の様々な面に多数のファントムオブジェクトを戦略的に生成し、非最大抑圧(NMS)とMOTの計算負荷を大幅に増加させ、実質的な遅延を引き起こす。
当社のSlowPerceptionでは,AD認識システム,シナリオ,ハードウェア構成で平均2.5秒のレイテンシで,物理世界の第2レベルのレイテンシを実現しています。
このパフォーマンスは、既存の最先端のレイテンシアタックよりも大幅に優れています。
さらに,車体衝突などのADレベルの影響評価を,生産レベルのADシミュレータを用いた業界レベルのADシステムを用いて,平均97%の速度で実施する。
この重要な領域において、我々の分析がさらなる研究を刺激し、新たな脆弱性に対するADシステムの堅牢性を高めることを願っている。
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