使用积分梯度的对抗性 3D 虚拟补丁
计算机视觉与模式识别
2024-06-04 v1 密码学与安全
摘要
LiDAR 传感器广泛应用于自动驾驶汽车中，以更好地感知环境。然而，先前的研究表明，LiDAR 信号可以被欺骗，从而对 3D 物体检测器隐藏真实物体。本研究探讨了通过一种基于虚拟补丁（VP）的新型物体隐藏策略来减少所需欺骗区域的可行性。我们首先手动设计了虚拟补丁（MVP），并表明以 VP 为中心的欺骗攻击可以达到与先前工作相似的成功率，但所需的欺骗区域却小得多。然后，我们设计了一个框架 Saliency-LiDAR（SALL），它可以使用积分梯度识别 LiDAR 物体的关键区域。在关键区域上制作的虚拟补丁（CVP）与我们的基线相比，将物体检测召回率降低了至少 15%，同时对于平均尺寸的车辆，欺骗区域减少了约 50%。
引用
@article{arxiv.2406.00282,
title = {Adversarial 3D Virtual Patches using Integrated Gradients},
author = {Chengzeng You and Zhongyuan Hau and Binbin Xu and Soteris Demetriou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00282},
year = {2024}
}
备注
IEEE/ACM Workshop on the Internet of Safe Things, May 23rd, 2024