Adversarial Calibration Attack (ACA) に関する報道
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自動運転車に対する敵対的キャリブレーション攻撃
Adversarial Calibration Attack on Autonomous Vehicles
AI インサイトカリフォルニア大学の研究者は、自動運転のためのオンラインカメラとLiDARのキャリブレーションに対する最初の物理的攻撃であるACAを提案しました。正しいキャリブレーションを前提とした以前の攻撃と比較して、ACA はオンライン キャリブレーションを新しい攻撃対象領域として使用します。 1 回の改ざんによってその後の融合が継続的に汚染される可能性があり、エラーは認識から計画制御まで伝播します。これは、自動運転の安全性評価には、校正の完全性に対する保護措置を組み込む必要があることを意味します。重要度 72/100