論文の概要: CP-Guard+: A New Paradigm for Malicious Agent Detection and Defense in Collaborative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07807v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 12:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:51:11.593398
• Title: CP-Guard+: A New Paradigm for Malicious Agent Detection and Defense in Collaborative Perception
• Title（参考訳）: CP-Guard+ : 協調的知覚における悪性度検出と防御のための新しいパラダイム
• Authors: Senkang Hu, Yihang Tao, Zihan Fang, Guowen Xu, Yiqin Deng, Sam Kwong, Yuguang Fang,
• Abstract要約: 協調知覚(CP)は、安全で自律的な運転のための有望な方法である。 本稿では,悪意のあるエージェントを機能レベルで効果的に識別する,悪意のあるエージェント検出のための新しいパラダイムを提案する。 また,CP-Guard+と呼ばれる堅牢な防御手法を開発し,良性の表現と悪質な特徴とのマージンを高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.088988929450494
• License:
• Abstract: Collaborative perception (CP) is a promising method for safe connected and autonomous driving, which enables multiple vehicles to share sensing information to enhance perception performance. However, compared with single-vehicle perception, the openness of a CP system makes it more vulnerable to malicious attacks that can inject malicious information to mislead the perception of an ego vehicle, resulting in severe risks for safe driving. To mitigate such vulnerability, we first propose a new paradigm for malicious agent detection that effectively identifies malicious agents at the feature level without requiring verification of final perception results, significantly reducing computational overhead. Building on this paradigm, we introduce CP-GuardBench, the first comprehensive dataset provided to train and evaluate various malicious agent detection methods for CP systems. Furthermore, we develop a robust defense method called CP-Guard+, which enhances the margin between the representations of benign and malicious features through a carefully designed Dual-Centered Contrastive Loss (DCCLoss). Finally, we conduct extensive experiments on both CP-GuardBench and V2X-Sim, and demonstrate the superiority of CP-Guard+.
• Abstract（参考訳）: 協調知覚(CP)は安全で自律的な運転のための有望な方法であり、複数の車両が知覚情報を共有して知覚性能を向上させることができる。 しかし、単一車両の認識と比較すると、CPシステムの開放性は、悪質な情報を注入してエゴ車両の認識を誤解させる悪質な攻撃に対してより脆弱になり、安全運転の重大なリスクをもたらす。 このような脆弱性を緩和するために、我々はまず、最終認識結果の検証を必要とせず、機能レベルで悪意のあるエージェントを効果的に識別し、計算オーバーヘッドを大幅に削減する、悪意のあるエージェント検出のための新しいパラダイムを提案する。 このパラダイムに基づいてCP-GuardBenchを導入し,CPシステムに対する各種悪意のあるエージェント検出手法の訓練と評価を行う。 さらに, CP-Guard+ と呼ばれる頑健な防御手法を開発し, 慎重に設計したDual-Centered Contrastive Loss (DCCLoss) により良心的特徴と悪意的特徴の表現のマージンを高める。 最後に,CP-GuardBench と V2X-Sim について広範な実験を行い,CP-Guard+ の優位性を実証した。

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