論文の概要: Mitigation of Camouflaged Adversarial Attacks in Autonomous Vehicles--A Case Study Using CARLA Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05208v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 17:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:07:16.339466
• Title: Mitigation of Camouflaged Adversarial Attacks in Autonomous Vehicles--A Case Study Using CARLA Simulator
• Title（参考訳）: 自律走行車におけるカモフラージュ対向攻撃の軽減-CARLAシミュレータを用いたケーススタディ
• Authors: Yago Romano Martinez, Brady Carter, Abhijeet Solanki, Wesam Al Amiri, Syed Rafay Hasan, Terry N. Guo,
• Abstract要約: AVにおける交通信号認識を目的としたカメラカモフラージュ対向攻撃を開発した。 その結果、このような攻撃は停止標識に対する自動ブレーキ応答を遅らせる可能性があり、潜在的な安全上の問題を引き起こす可能性が示唆された。 提案手法は、他のエンドツーエンドの自律サイバー物理システムに適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1006820631993515
• License:
• Abstract: Autonomous vehicles (AVs) rely heavily on cameras and artificial intelligence (AI) to make safe and accurate driving decisions. However, since AI is the core enabling technology, this raises serious cyber threats that hinder the large-scale adoption of AVs. Therefore, it becomes crucial to analyze the resilience of AV security systems against sophisticated attacks that manipulate camera inputs, deceiving AI models. In this paper, we develop camera-camouflaged adversarial attacks targeting traffic sign recognition (TSR) in AVs. Specifically, if the attack is initiated by modifying the texture of a stop sign to fool the AV's object detection system, thereby affecting the AV actuators. The attack's effectiveness is tested using the CARLA AV simulator and the results show that such an attack can delay the auto-braking response to the stop sign, resulting in potential safety issues. We conduct extensive experiments under various conditions, confirming that our new attack is effective and robust. Additionally, we address the attack by presenting mitigation strategies. The proposed attack and defense methods are applicable to other end-to-end trained autonomous cyber-physical systems.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)は安全かつ正確な運転決定を行うために、カメラと人工知能(AI)に大きく依存している。 しかし、AIがテクノロジーのコアとなるため、これは大規模なAVの採用を妨げる深刻なサイバー脅威を引き起こす。 したがって、カメラ入力を操作する高度な攻撃に対して、AVセキュリティシステムのレジリエンスを分析することが重要である。 本稿では,AVにおける交通信号認識(TSR)を対象とするカメラ・カモフラージュ対向攻撃を提案する。 具体的には、停止標識のテクスチャを変更して攻撃を開始すると、AVの物体検出システムを騙し、それによってAVアクチュエータに影響を及ぼす。 攻撃の有効性は、CARLA AVシミュレータを用いて検証され、その結果、そのような攻撃が停止標識に対する自動ブレーキ応答を遅らせる可能性を示し、潜在的な安全性の問題が生じる。 我々は様々な条件下で広範囲にわたる実験を行い、新たな攻撃が効果的で堅牢であることを確認した。 さらに、この攻撃には緩和戦略を提示することで対処する。 提案手法は、他のエンドツーエンドの自律サイバー物理システムに適用可能である。

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