論文「Invisible but Detected」がUSENIX Security 2025に採録されました
2025.08.13
LiDARの点群には、物体の背後に点が得られない「影」の領域が生じます。この影は検出結果そのものには現れないものの、物体検出モデルの判断に暗黙のうちに影響を与えています。本研究は、この影を人為的に作り出して物体検出を誤らせる初の攻撃 Shadow Hack を提案しました。
LiDARが正確に測距しにくいミラーシートを用いて影の位置と大きさを最適化することで、シミュレーションでは距離11〜21mの範囲で複数のモデルに対し成功率100%、実世界実験でも距離10mで PointPillars に対し最大100%、SECOND-IoU に対し98%の成功率を達成しました。あわせて、この攻撃を検知・緩和するための防御手法も提案・評価しています。
【論文情報】
Ryunosuke Kobayashi, Kazuki Nomoto, Yuna Tanaka, Go Tsuruoka, Tatsuya Mori, “Invisible but Detected: Physical Adversarial Shadow Attack and Defense on LiDAR Object Detection,” Proceedings of the 34th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2025), Seattle, WA, USA, August 2025.