Fugu-MT 論文翻訳(概要): SLACK: Attacking LiDAR-based SLAM with Adversarial Point Injections

論文の概要: SLACK: Attacking LiDAR-based SLAM with Adversarial Point Injections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03089v1
Date: Thu, 03 Apr 2025 23:52:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-14 21:33:59.147619
Title: SLACK: Attacking LiDAR-based SLAM with Adversarial Point Injections
Title（参考訳）: SLACK: 逆点注入によるLiDARベースのSLAM攻撃
Authors: Prashant Kumar, Dheeraj Vattikonda, Kshitij Madhav Bhat, Kunal Dargan, Prem Kalra,
Abstract要約: LiDARベースのSLAMに対する学習に基づく攻撃を研究する主な研究は存在しない。本研究は,LiDARの品質を劣化させることなく,数点の点注入でLiDARスキャンを攻撃するための,エンド・ツー・エンドの深部生成敵モデルであるSLACKを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6567468717846674
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The widespread adoption of learning-based methods for the LiDAR makes autonomous vehicles vulnerable to adversarial attacks through adversarial \textit{point injections (PiJ)}. It poses serious security challenges for navigation and map generation. Despite its critical nature, no major work exists that studies learning-based attacks on LiDAR-based SLAM. Our work proposes SLACK, an end-to-end deep generative adversarial model to attack LiDAR scans with several point injections without deteriorating LiDAR quality. To facilitate SLACK, we design a novel yet simple autoencoder that augments contrastive learning with segmentation-based attention for precise reconstructions. SLACK demonstrates superior performance on the task of \textit{point injections (PiJ)} compared to the best baselines on KITTI and CARLA-64 dataset while maintaining accurate scan quality. We qualitatively and quantitatively demonstrate PiJ attacks using a fraction of LiDAR points. It severely degrades navigation and map quality without deteriorating the LiDAR scan quality.
Abstract（参考訳）: LiDARに学習ベースの手法が広く採用されているため、自動運転車は敵の攻撃に対して、対向的な \textit{point Injections (PiJ) を介して脆弱である。ナビゲーションとマップ生成には深刻なセキュリティ上の課題がある。批判的な性質にもかかわらず、LiDARベースのSLAMに対する学習に基づく攻撃を研究する主要な研究は存在しない。本研究は,LiDARの品質を劣化させることなく,数点の点注入でLiDARスキャンを攻撃するための,エンド・ツー・エンドの深部生成敵モデルであるSLACKを提案する。 SLACK を容易にするために,比較的単純なオートエンコーダを設計した。 SLACKは、正確なスキャン品質を維持しながら、KITTIとCARLA-64データセットの最高のベースラインと比較して、‘textit{point Injections(PiJ)’タスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。我々は、LiDARの少数の点を用いたPiJ攻撃を質的かつ定量的に実証した。 LiDARスキャンの品質を劣化させることなく、ナビゲーションとマップの品質を著しく低下させる。

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