論文の概要: Trapped by Their Own Light: Deployable and Stealth Retroreflective Patch Attacks on Traffic Sign Recognition Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10050v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.665098
• Title: Trapped by Their Own Light: Deployable and Stealth Retroreflective Patch Attacks on Traffic Sign Recognition Systems
• Title（参考訳）: 自己の光で捉えた:交通信号認識システムにおける展開可能・安定的再帰的パッチアタック
• Authors: Go Tsuruoka, Takami Sato, Qi Alfred Chen, Kazuki Nomoto, Ryunosuke Kobayashi, Yuna Tanaka, Tatsuya Mori,
• Abstract要約: 本稿では、パッチアタックの高デプロイ性とレーザープロジェクションのステルス性を組み合わせた新しい攻撃ベクトルであるAdversarial Retroreflective Patch (ARP)を紹介する。 ユーザによる調査では、ALP攻撃は、前回のパッチ攻撃よりも1.9%高いステルスネススコアを獲得しながら、サインを無視するために、ほぼ同一のステルスネスを維持していることが示された。 我々は,DPRシールドディフェンスを戦略的に配置した偏光フィルタを用いて,停止標識と速度制限標識の防衛成功率を$geq$75% とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.822818577387906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traffic sign recognition plays a critical role in ensuring safe and efficient transportation of autonomous vehicles but remain vulnerable to adversarial attacks using stickers or laser projections. While existing attack vectors demonstrate security concerns, they suffer from visual detectability or implementation constraints, suggesting unexplored vulnerability surfaces in TSR systems. We introduce the Adversarial Retroreflective Patch (ARP), a novel attack vector that combines the high deployability of patch attacks with the stealthiness of laser projections by utilizing retroreflective materials activated only under victim headlight illumination. We develop a retroreflection simulation method and employ black-box optimization to maximize attack effectiveness. ARP achieves $\geq$93.4\% success rate in dynamic scenarios at 35 meters and $\geq$60\% success rate against commercial TSR systems in real-world conditions. Our user study demonstrates that ARP attacks maintain near-identical stealthiness to benign signs while achieving $\geq$1.9\% higher stealthiness scores than previous patch attacks. We propose the DPR Shield defense, employing strategically placed polarized filters, which achieves $\geq$75\% defense success rates for stop signs and speed limit signs against micro-prism patches.
• Abstract（参考訳）: 交通標識認識は、自動運転車の安全かつ効率的な輸送を保証する上で重要な役割を担っているが、ステッカーやレーザープロジェクションによる敵の攻撃には弱いままである。 既存の攻撃ベクトルはセキュリティ上の懸念を示すが、視覚的検出性や実装上の制約に悩まされており、TSRシステムの未探索の脆弱性表面を示唆している。 本稿では,アパッチアタックの高展開性とレーザープロジェクションのステルス性を組み合わせた新たな攻撃ベクトルであるARP(Adversarial Retroreflective Patch)を紹介する。 そこで我々は,攻撃効率を最大化するためにブラックボックス最適化を用いた回帰反射シミュレーション手法を開発した。 ARPは35mのダイナミックシナリオにおける成功率$\geq$93.4\%、実世界の商用TSRシステムに対する成功率$\geq$60\%を達成する。 私たちのユーザ調査では、ALP攻撃は、前回のパッチ攻撃よりも1.9パーセント高いステルスネススコアを達成しながら、サインを無視するために、ほぼ同一のステルスネスを維持していることが示されています。 我々は,DPRシールドディフェンスを戦略的に配置した偏光フィルタを用いて,停止信号に対する防御成功率を$\geq$75\% とし,マイクロプリズムパッチに対する速度制限符号を提案する。

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