A Vision-Based Covert Attack and Hybrid Adversary Detection for Autonomous Vehicles Using Generative Adversarial Network
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles (AVs) are advancing fast and are vulnerable to covert, intelligent cyber-attacks. In this paper, a novel covert attack and detection method is introduced. The proposed method is called VCA-HADS, which consists of a vision-based covert attack (VCA) and a hybrid adversary detection system (HADS), which can be applied to a driver assistance system (DAS) of AVs. The VCA would drive the AV out of the lane. Keeping deviation effects hidden, VCA employs a generative adversarial network to manipulate the vision sensor's output such that the AV is positioned on and aligned with the road's center line. To detect malicious behavior of AVs, a HADS is developed using a customized deep neural network, GPS data, and a road map. The DAS is also equipped with a decision-making algorithm to investigate the possibility of a VCA and to warn the driver in high-risk driving situations. To evaluate the performance of VCA-HADS in a multi-agent lane-keeping mission, various 3D driving simulations are performed. Based on the simulation results, the proposed covert attack and detection mechanism are valid and effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».