論文の概要: Evaluating the Robustness of LiDAR Point Cloud Tracking Against Adversarial Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20893v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 10:20:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:22.411354
• Title: Evaluating the Robustness of LiDAR Point Cloud Tracking Against Adversarial Attack
• Title（参考訳）: 対向攻撃に対するLiDAR点群追跡のロバスト性評価
• Authors: Shengjing Tian, Yinan Han, Xiantong Zhao, Bin Liu, Xiuping Liu,
• Abstract要約: 本稿では,3次元物体追跡の文脈において,敵攻撃を行うための統一的なフレームワークを提案する。 ブラックボックス攻撃のシナリオに対処するために,新たなトランスファーベースアプローチであるTarget-aware Perturbation Generation (TAPG)アルゴリズムを導入する。 実験の結果,ブラックボックスとホワイトボックスの両方の攻撃を受けた場合,高度な追跡手法に重大な脆弱性があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.101494710781259
• License:
• Abstract: In this study, we delve into the robustness of neural network-based LiDAR point cloud tracking models under adversarial attacks, a critical aspect often overlooked in favor of performance enhancement. These models, despite incorporating advanced architectures like Transformer or Bird's Eye View (BEV), tend to neglect robustness in the face of challenges such as adversarial attacks, domain shifts, or data corruption. We instead focus on the robustness of the tracking models under the threat of adversarial attacks. We begin by establishing a unified framework for conducting adversarial attacks within the context of 3D object tracking, which allows us to thoroughly investigate both white-box and black-box attack strategies. For white-box attacks, we tailor specific loss functions to accommodate various tracking paradigms and extend existing methods such as FGSM, C\&W, and PGD to the point cloud domain. In addressing black-box attack scenarios, we introduce a novel transfer-based approach, the Target-aware Perturbation Generation (TAPG) algorithm, with the dual objectives of achieving high attack performance and maintaining low perceptibility. This method employs a heuristic strategy to enforce sparse attack constraints and utilizes random sub-vector factorization to bolster transferability. Our experimental findings reveal a significant vulnerability in advanced tracking methods when subjected to both black-box and white-box attacks, underscoring the necessity for incorporating robustness against adversarial attacks into the design of LiDAR point cloud tracking models. Notably, compared to existing methods, the TAPG also strikes an optimal balance between the effectiveness of the attack and the concealment of the perturbations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラルネットワークをベースとしたLiDARポイントクラウド追跡モデルにおいて,敵攻撃下でのロバスト性について検討する。 これらのモデルは、TransformerやBird's Eye View (BEV)のような高度なアーキテクチャを取り入れたものの、敵攻撃、ドメインシフト、データ破損といった課題に直面して、ロバストさを無視する傾向がある。 代わりに、敵の攻撃の脅威の下で追跡モデルの堅牢性に焦点を当てます。 まず,3次元物体追跡の文脈内で敵攻撃を行うための統一的な枠組みを構築し,ホワイトボックスとブラックボックスの攻撃戦略を徹底的に調査する。 ホワイトボックス攻撃では、様々な追跡パラダイムに対応できるように特定の損失関数を調整し、FGSM、C\&W、PGDといった既存の手法をポイントクラウド領域に拡張する。 ブラックボックス攻撃のシナリオに対処するため,我々は新たなトランスファーベースアプローチであるTarget-aware Perturbation Generation (TAPG)アルゴリズムを導入する。 この手法はスパース攻撃の制約を強制するためのヒューリスティック戦略を採用し、ランダムなサブベクトル分解を利用して転送可能性を高める。 実験結果から, ブラックボックス攻撃とホワイトボックス攻撃の両方を対象とする場合, 高度な追跡手法に重大な脆弱性があることが判明した。 特に、既存の方法と比較して、TAPGは攻撃の有効性と摂動の隠蔽との間に最適なバランスを取る。

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