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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2023
  4. 2023-CSEC-100

LiDARへの攻撃に対する自己位置推定機能の頑健性評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224739
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224739
24bdc6d2-62db-4816-9239-5609de61c69a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC23100063.pdf IPSJ-CSEC23100063.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-02-27
タイトル
タイトル LiDARへの攻撃に対する自己位置推定機能の頑健性評価
タイトル
言語 en
タイトル Evaluation of attacks on the LiDAR that performs the self-localization in autonomous vehicles
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 システムセキュリティ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
早稲田大学
著者所属
早稲田大学
著者所属
早稲田大学/National Institute of Information and Communications Technology/理化学研究所革新知能統合研究(AIP)センター
著者所属(英)
en
National Institute of Information and Communications Technology
著者名 南澤, 勇太

× 南澤, 勇太

南澤, 勇太

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小林, 竜之輔

× 小林, 竜之輔

小林, 竜之輔

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森, 達哉

× 森, 達哉

森, 達哉

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著者名(英) Yuta, Minamisawa

× Yuta, Minamisawa

en Yuta, Minamisawa

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Ryunosuke, Kobayashi

× Ryunosuke, Kobayashi

en Ryunosuke, Kobayashi

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Tatsuya, Mori

× Tatsuya, Mori

en Tatsuya, Mori

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 自己位置推定とは,自律移動ロボットの現在の位置や姿勢を推定する機能を指す.この技術は,LiDAR をはじめとする複数のセンサによって実現する技術であり,自動運転にも適用されている.また,センサ固有の脆弱性に対する攻撃も数多く提案されており,LiDAR についてはレーザー光による jamming や spoofing 攻撃などが挙げられる.しかし,これらの先行研究の多くは物体認識に対する攻撃として評価されており,自己位置推定に対しての評価が十分にされていない.本論文では,LiDAR に対する攻撃として,点群削除攻撃,LiDAR spoofing を例に挙げ,自動運転に利用される自己位置推定機能への攻撃をシミュレートすることで,自己位置推定機能の頑健性を評価する.実験の結果,点群削除攻撃に対して自己位置推定機能は頑健である一方,極端なケースでは車両速度が減速することが分かった.また,一定範囲に LiDAR spoofing を行うことで,自己位置推定のみならず車両制御全体にも影響を及ぼすことを明らかにし,走行不可となる例を示すことで,この攻撃による事故誘発の可能性を示唆した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Localization refers to the ability to estimate the current position and posture of an autonomous mobile robot. This technology is realized by multiple sensors, including LiDAR, and is also applied to autonomous driving. Many attacks against sensor-specific vulnerabilities have been proposed, including jamming and spoofing attacks using laser beams for LiDAR. However, most of these previous studies have been evaluated as attacks on object recognition, and not enough has been done on localizatoin. In this paper, we evaluate the robustness of the localization function by simulating attacks on the localization function used for autonomous driving, using the pointcloud deletion attack and LiDAR spoofing as examples of attacks on LiDAR. Experimental results show that while localization function is robust against the pointcloud deletion attack, the vehicle speed is reduced in extreme cases. In addition, we found that LiDAR spoofing over a certain area affects not only localizatoin but also the overall vehicle control.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2023-CSEC-100, 号 63, p. 1-8, 発行日 2023-02-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:02:20.107191
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