論文の概要: Efficient Model-Based Purification Against Adversarial Attacks for LiDAR Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19290v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 10:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.352792
• Title: Efficient Model-Based Purification Against Adversarial Attacks for LiDAR Segmentation
• Title（参考訳）: LiDARセグメンテーションにおける敵攻撃に対する効率的なモデルベース浄化
• Authors: Alexandros Gkillas, Ioulia Kapsali, Nikos Piperigkos, Aris S. Lalos,
• Abstract要約: 現代のセグメンテーションネットワークは、安全を損なう可能性のある敵攻撃に非常に影響を受けやすい。 本稿では,2DレンジビューLiDARセグメンテーションにおける敵防御に適した効率的なモデルベース浄化フレームワークを提案する。 提案手法はオープンベンチマーク上での競争性能を向上し, 生成的, 敵対的トレーニングベースラインを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.784148119322474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR-based segmentation is essential for reliable perception in autonomous vehicles, yet modern segmentation networks are highly susceptible to adversarial attacks that can compromise safety. Most existing defenses are designed for networks operating directly on raw 3D point clouds and rely on large, computationally intensive generative models. However, many state-of-the-art LiDAR segmentation pipelines operate on more efficient 2D range view representations. Despite their widespread adoption, dedicated lightweight adversarial defenses for this domain remain largely unexplored. We introduce an efficient model-based purification framework tailored for adversarial defense in 2D range-view LiDAR segmentation. We propose a direct attack formulation in the range-view domain and develop an explainable purification network based on a mathematical justified optimization problem, achieving strong adversarial resilience with minimal computational overhead. Our method achieves competitive performance on open benchmarks, consistently outperforming generative and adversarial training baselines. More importantly, real-world deployment on a demo vehicle demonstrates the framework's ability to deliver accurate operation in practical autonomous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースのセグメンテーションは、自動運転車の信頼性の高い認識には不可欠だが、現代のセグメンテーションネットワークは安全性を損なうような敵の攻撃に非常に敏感である。 既存のディフェンスのほとんどは、生の3Dポイントクラウドで直接動作するネットワーク用に設計されており、大規模で計算集約的な生成モデルに依存している。 しかし、最先端のLiDARセグメンテーションパイプラインの多くは、より効率的な2Dレンジビュー表現で動作する。 広く採用されているにも拘わらず、この領域の軽量防衛はいまだに未解明のままである。 本稿では,2DレンジビューLiDARセグメンテーションにおける敵防御に適した効率的なモデルベース浄化フレームワークを提案する。 本稿では,レンジビュー領域における直接攻撃の定式化を提案し,数学的に正当化された最適化問題に基づく説明可能な浄化ネットワークを構築し,計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら強力な対向レジリエンスを実現する。 提案手法はオープンベンチマーク上での競争性能を向上し, 生成的, 敵対的トレーニングベースラインを一貫して上回っている。 さらに重要なのは、実世界のデモ車両への展開は、実践的な自律運転シナリオで正確な操作を実現するフレームワークの能力を示すことだ。

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