Shadow-Catcher：透过阴影检测自动驾驶三维感知中的幽灵物体
密码学与安全
2021-05-04 v3
摘要
LiDAR 驱动的三维感知使新一代车辆能够实现高级别的态势感知。然而，近期工作表明，物理对手可以欺骗 LiDAR 回波信号，并欺骗三维物体检测器错误检测“幽灵”物体。现有防御要么不切实际，要么仅关注车辆。不幸的是，欺骗行人与骑行者等较小物体更容易，但更难防御，且可能造成更糟糕的安全后果。为弥补这一缺口，我们引入了 Shadow-Catcher，这是一套体现在端到端原型中的新技术，用于检测针对三维检测器的大型和小型幽灵物体攻击。我们刻画了一种新的具有语义意义的物理不变量（三维阴影），Shadow-Catcher 利用它来验证物体。我们在 KITTI 数据集上的评估表明，Shadow-Catcher 在识别车辆、行人与骑行者的异常阴影方面持续达到超过 94% 的准确率，同时它对针对防御系统的新型强“失效”攻击保持鲁棒。Shadow-Catcher 可实现实时检测，在商用硬件上处理三维点云中一个物体平均仅需 0.003s–0.021s，并实现相比先前工作 2.17 倍的加速。
引用
@article{arxiv.2008.12008,
title = {Shadow-Catcher: Looking Into Shadows to Detect Ghost Objects in Autonomous Vehicle 3D Sensing},
author = {Zhongyuan Hau and Soteris Demetriou and Luis Muñoz-González and Emil C. Lupu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.12008},
year = {2021}
}
备注
To appear in 26th European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS) 2021. Accepted at ESORICS'21 for the Winter Cycle submission