Unsichtbare optische adversarielle Streifen auf Verkehrsschildern gegen autonome Fahrzeuge

Kamerabasiertes Computer Vision ist entscheidend für die Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge. Dieses Papier präsentiert einen Angriff, der Leuchtdioden verwendet und den Rolling-Shutter-Effekt der Kamera ausnutzt, um adversarielle Streifen in den aufgenommenen Bildern zu erzeugen, um die Erkennung von Verkehrsschildern zu täuschen. Der Angriff ist heimlich, da die Streifen auf dem Verkehrsschild für den Menschen unsichtbar sind. Damit der Angriff bedrohlich ist, müssen die Erkennungsergebnisse über aufeinanderfolgende Bildrahmen stabil sein. Um dies zu erreichen, entwerfen und implementieren wir GhostStripe, ein Angriffssystem, das die Timing der modulierten Lichtemission steuert, um sich an die Kameraoperationen und die Bewegungen des Opferfahrzeugs anzupassen. Auf realen Testumgebungen evaluiert, kann GhostStripe die Erkennungsergebnisse von Verkehrsschildern für bis zu 94 % der Bilder stabil in eine falsche Klasse täuschen, wenn das Opferfahrzeug den Straßenabschnitt passiert. In Wirklichkeit könnte eine solche Angriffswirkung Opferfahrzeuge in lebensbedrohliche Situationen führen. Wir besprechen die Gegenmaßnahmen auf den Ebenen des Kamerasensors, des Wahrnehmungsmodells und des Systems für autonomes Fahren.