Investigation of the Adversarial Robustness of End-to-End Deep Sensor Fusion Models
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous driving systems increasingly depend on multimodal sensor fusion (deep sensor fusion (DSF)), integrating data from cameras, radar, and LiDAR to improve environmental perception and decision-making. The integration of deep learning models into sensor fusion has significantly enhanced perception capabilities, but it also raises concerns about the robustness of these models when exposed to adversarial attacks. As prior research on the adversarial robustness of TransFuser — one of the most advanced end-to-end transformer-based DSF models for autonomous driving — has been limited to single-modality attacks targeting the camera sensor, this work extends the investigation to assess the robustness of TransFuser under various attack scenarios, including those involving the LiDAR modality. We employed the fast gradient sign method (FGSM) and projected gradient descent (PGD) to perform single-channel adversarial attacks on camera and LiDAR modalities separately, as well as the joint-channel attack. The experiments were conducted in the CARLA simulator using the Town05 Short urban environment, including 32 routes featuring diverse driving scenarios. The results clearly demonstrate the vulnerability of TransFuser to adversarial attacks where transformer-based sensor fusion is utilized, particularly under joint-channel attacks. Our experiments demonstrate that LiDAR-targeted single-channel attacks significantly degrade driving performance, reducing the driving score by 49.87% under FGSM attacks, and by 50.15% and 42.12% under joint FGSM and PGD attacks, respectively. This study informs the design of more robust and secure DSF architectures for end-to-end autonomous driving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».