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Adversarial Sensor Attack on LiDAR-based Perception in Autonomous Driving

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标签: 自动驾驶

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In  Autonomous  Vehicles  (AVs),  one  fundamental  pillar  is  perception,which  leverages  sensors  like  cameras  and  LiDARs  (Light  Detectionand  Ranging)  to  understand  the  driving  environment.  Due  to  itsdirect  impact  on  road  safety,  multiple  prior  efforts  have  been  madeto  study  its  the  security  of  perception  systems.  In  contrast  to  priorwork  that  concentrates  on  camera-based  perception,  in  this  workwe  perform  the  first  security  study  of  LiDAR-based  perception  inAV  settings,  which  is  highly  important  but  unexplored.  We  considerLiDAR  spoofing  attacks  as  the  threat  model  and  set  the  attack  goalas  spoofing  obstacles  close  to  the  front  of  a  victim  AV.  We  findthat  blindly  applying  LiDAR  spoofing  is  insufficient  to  achieve  thisgoal  due  to  the  machine  learning-based  object  detection  process.

Thus,  we  then  explore  the  possibility  of  strategically  controlling  thespoofed  attack  to  fool  the  machine  learning  model.  We  formulatethis  task  as  an  optimization  problem  and  design  modeling  methods  for  the  input  perturbation  function  and  the  objective  function.

We  also  identify  the  inherent  limitations  of  directly  solving  theproblem  using  optimization  and  design  an  algorithm  that  combinesoptimization  and  global  sampling,  which  improves  the  attack  success  rates  to  around  75%.  As  a  case  study  to  understand  the  attackimpact  at  the  AV  driving  decision  level,  we  construct  and  evaluatetwo  attack  scenarios  that  may  damage  road  safety  and  mobility.

We  also  discuss  defense  directions  at  the  AV  system,  sensor,  andmachine  learning  model  levels.

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