Как обмануть лидар

Автономные транспортные средства (AV) в значительной степени полагаются на системы LiDAR (Light Detection and Ranging) для точного восприятия и навигации, предоставляя трехмерные данные об окружающей среде с высоким разрешением, которые имеют решающее значение для обнаружения и классификации объектов. Однако системы LiDAR уязвимы для состязательных атак, которые создают значительные проблемы для безопасности и надежности AV. В этом обзоре представлен тщательный обзор текущего ландшафта исследований физических состязательных атак, нацеленных на системы восприятия на основе LiDAR, охватывающих как одномодальные, так и многомодальные контексты. Мы классифицируем и анализируем различные типы атак, включая спуфинг и физические состязательные атаки на объекты, подробно описывая их методологии, воздействия и потенциальные последствия в реальном мире. С помощью подробных тематических исследований и анализов мы выявляем критические проблемы и выделяем пробелы в существующих атаках на системы на основе LiDAR. Кроме того, мы предлагаем будущие направления исследований для повышения безопасности и устойчивости этих систем, в конечном итоге способствуя более безопасному развертыванию автономных транспортных средств. - Navigating Threats: A Survey of Physical Adversarial Attacks on LiDAR Perception Systems in Autonomous Vehicles

См. также другие публикации по теме физические атаки