自动驾驶车辆中针对传感器攻击的时空异常检测
系统与控制
2022-12-16 v1 密码学与安全
机器学习
系统与控制
摘要
飞行时间 (ToF) 距离测量设备（如超声波、LiDAR 与雷达）广泛用于自动驾驶车辆的环境感知、导航与辅助制动控制。尽管这些设备对更安全的驾驶决策相对重要，但它们易受多种攻击类型的影响，包括欺骗、触发与虚假数据注入。当这些攻击成功时，会危及自动驾驶车辆的安全性，对驾驶员、附近车辆与行人造成严重后果。为应对这些攻击并保护测量设备，我们提出了一种时空异常检测模型 \textit{STAnDS}，其结合了残差空间检测器与基于时间的期望变化检测。该方法在模拟定量环境中进行了评估，结果表明 \textit{STAnDS} 能有效检测多种攻击类型。
引用
@article{arxiv.2212.07757,
title = {Spatial-Temporal Anomaly Detection for Sensor Attacks in Autonomous Vehicles},
author = {Martin Higgins and Devki Jha and David Wallom},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07757},
year = {2022}
}