XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGhostStripe
交通标志上针对自动驾驶汽车的交通标志上的无形光学对抗条
基于相机的计算机视觉对于自动驾驶汽车的感知至关重要。本文提出了一种使用发光二极管的攻击，并利用相机的滚动快门效果，以在捕获的图像中创建对抗条纹，以误导交通标志识别。攻击是隐秘的，因为传统标志上的条纹对人来说是看不见的。为了使攻击威胁，识别结果必须在连续的图像框架上保持稳定。为了实现这一目标，我们设计和实施了GhostStripe，这是一个攻击系统，该攻击系统控制了调制光的时间，以适应摄像机操作和受害者车辆的运动。在实际测试床上进行了评估，当受害者车辆通过道路部分时，GhostStripe可以稳定地欺骗多达94％的框架到错误类的交通标志识别结果。实际上，这种影响效应可能会使受害者车辆陷入威胁生命的事件中。我们讨论了相机传感器，感知模型和自动驾驶系统级别的对策。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁