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J-GLOBAL ID：202202282173504782   整理番号：22A1077226

LiDARベースSLAMにおける姿勢推定のためのスキャンマッチングアルゴリズムに対する敵対的走査攻撃

Adversarial Scan Attack against Scan Matching Algorithm for Pose Estimation in LiDAR-Based SLAM

著者 (3件)： YOSHIDA Kota (Graduate School of Science and Technology, Ritsumeikan University) ,  HOJO Masaya (Department of Science and Engineering, Ritsumeikan University) ,  FUJINO Takeshi (Department of Science and Engineering, Ritsumeikan University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E105.A  号： 3  ページ： 326-335(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律ロボットは,様々なセンサによって取得した物理的情報を用いて制御されている。センサは,物理攻撃を受けやすく,観測値を改ざんし,自律ロボットの制御を妨害する。最近,センサデータを使用する後続のアルゴリズムを標的とするセンサなりすまし攻撃が大きな脅威となっている。本論文では,LiDARベース同時位置決めとマッピング(SLAM)アルゴリズムに対する新しい攻撃を紹介した。攻撃は,敵対的LiDAR走査を使用し,姿勢グラフと生成されたマップを欺いた。敵対者は,姿勢推定を欺くために,改ざん量を計算し,LiDARに対するなりすまし距離を物理的に注入する。走査マッチングアルゴリズムのコスト関数に対する勾配法により,改ざん量を計算した。SLAMアルゴリズムは,スキャンマッチングにより推定した欺かれた移動経路から間違ったマップを生成した。2つの典型的なスキャンマッチングアルゴリズム,反復クロセストポイント(ICP)と正規分布変換(NDT)に対する攻撃を評価した。著者らの実験結果は,スキャンで改ざんすることでSLAMがだまされる可能性があることを示した。単純な走行距離センサの融合は十分な対策ではない。LiDARスキャンで改ざんを検出または防止し,物理的攻撃によって引き起こされたセンサの不整合に気づくことが重要と考える。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *位置測定 ,  LIDAR ,  *サイバー攻撃 ,  *センサ ,  走査 ,  パターンマッチング ,  アルゴリズム ,  検出 ,  セキュリティ ,  推定
準シソーラス用語： *SLAM【移動ロボット】 ,  *なりすまし攻撃 ,  マッチングアルゴリズム ,  改ざん検出 ,  姿勢推定 ,  *測距センサ ,  反復クロセストポイント

著者キーワード (4件)： 計装セキュリティ ,  SLAM ,  LiDAR ,  敵対の例

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (16件)：

• [1] J. Petit, B. Stottelaar, M. Feiri, and F. Kargl, “Remote attacks on automated vehicles sensors: Experiments on camera and lidar,” Black Hat Europe, vol.11, no.2015, p.995, 2015.
• [2] H. Shin, D. Kim, Y. Kwon, and Y. Kim, “Illusion and dazzle: Adversarial optical channel exploits against lidars for automotive applications,” Cryptographic Hardware and Embedded Systems-CHES 2017, Lecture Notes in Computer Science, vol.10529, pp.445-467, Springer Verlag, 2017. 10.1007/978-3-319-66787-4_22
• [3] Y. Cao, C. Xiao, B. Cyr, Y. Zhou, W. Park, S. Rampazzi, Q. Alfred Chen, K. Fu, and Z. Morley Mao, “Adversarial sensor attack on LiDAR-based perception in autonomous driving,” Proc. 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp.2267-2281, 2019. 10.1145/3319535.3339815
• [4] Y. Cao, C. Xiao, D. Yang, J. Fang, R. Yang, M. Liu, and B. Li, “Adversarial objects against LiDAR-based autonomous driving systems,” arXiv:1907.05418, July 2019.
• [5] J. Sun, Y. Cao, Q.A. Chen, and Z.M. Mao, “Towards robust LiDAR-based perception in autonomous driving: General black-box adversarial sensor attack and countermeasures,” Proc. 29th USENIX Security Symposium, pp.877-894, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： LIDAR ,  SLAM ,  姿勢推定 ,  敵対 ,  走査 ,  攻撃