論文の概要: Transient Adversarial 3D Projection Attacks on Object Detection in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17403v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 22:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-29 00:01:07.913885
• Title: Transient Adversarial 3D Projection Attacks on Object Detection in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行における物体検出における過渡的3次元投影攻撃
• Authors: Ce Zhou, Qiben Yan, Sijia Liu,
• Abstract要約: 本稿では,自律運転シナリオにおける物体検出を対象とする3Dプロジェクション攻撃を提案する。 本研究は, YOLOv3 と Mask R-CNN の物理環境における攻撃効果を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.516055760190884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection is a crucial task in autonomous driving. While existing research has proposed various attacks on object detection, such as those using adversarial patches or stickers, the exploration of projection attacks on 3D surfaces remains largely unexplored. Compared to adversarial patches or stickers, which have fixed adversarial patterns, projection attacks allow for transient modifications to these patterns, enabling a more flexible attack. In this paper, we introduce an adversarial 3D projection attack specifically targeting object detection in autonomous driving scenarios. We frame the attack formulation as an optimization problem, utilizing a combination of color mapping and geometric transformation models. Our results demonstrate the effectiveness of the proposed attack in deceiving YOLOv3 and Mask R-CNN in physical settings. Evaluations conducted in an indoor environment show an attack success rate of up to 100% under low ambient light conditions, highlighting the potential damage of our attack in real-world driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 物体検出は自動運転において重要な課題である。 既存の研究では、対向パッチやステッカーなどの物体検出に対する様々な攻撃が提案されているが、3次元表面への投射攻撃の探索はほとんど未調査のままである。 固定された対向パターンを持つ対向パッチやステッカーと比較すると、プロジェクションアタックはこれらのパターンを過度に修正し、より柔軟な攻撃を可能にする。 本稿では,自律走行シナリオにおける物体検出を対象とする対向3次元プロジェクションアタックを提案する。 カラーマッピングと幾何変換モデルの組み合わせを利用して,攻撃の定式化を最適化問題とする。 本研究は, YOLOv3 と Mask R-CNN の物理環境における攻撃効果を示すものである。 屋内環境で行った評価では、環境光環境下での攻撃成功率は最大100%であり、現実の運転シナリオにおける攻撃の潜在的ダメージが顕著である。

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