論文「MirrorDrift」がIROS 2026に採録されました
2026.08.25
LiDAR SLAM に対する従来の物理攻撃は、外部からの信号注入によるLiDARスプーフィングに依存しており、センサ固有のタイミング情報を必要とするうえ、タイミング難読化や注入拒否といった近年の防御機構によって成立しにくくなっています。
本研究は、信号注入を必要としない代替手段として鏡面反射に着目し、可動式の平面鏡でゴースト点を生じさせてスキャンマッチングの対応付けを系統的に偏らせる攻撃 MirrorDrift を提案しました。鏡の配置・向き・駆動を最適化することで、シミュレーションではランダム配置に比べ平均姿勢誤差を6.1倍に増加させ、3種類のSLAMシステムを平均2.29〜3.31mの誤差まで劣化させています。最新の干渉対策を備えた実機LiDARを用いた実世界実験でも最大6.03mの自己位置誤差を誘発しました。本成果は2026年9月にピッツバーグで開催されるIROS 2026で発表されます。
【論文情報】
Rokuto Nagata, Kenji Koide, Kazuma Ikeda, Ozora Sako, Shota Horie, Kentaro Yoshioka, “MirrorDrift: Actuated Mirror-Based Attacks on LiDAR SLAM,” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, PA, USA, September 2026.