自動運転車を欺くステルスカーは実現可能か　横浜国立大らの研究

　横浜国立大学の研究者らは、LiDAR（光遠隔検知および測距装置）を用いた自動運転車から検知されない車両の可能性を検証した論文を発表した。論文は「LiDARベース物体検出を連続してすり抜ける『ステルスカー』は作れるか?」というタイトルで、具体的な手法としては、赤外線カットフィルムを車両に貼り付け、自動運転車が使用するLiDARを欺くことができるかが焦点となっている（ITmedia）。

LiDARは自動運転車の周囲環境を認識することで、緊急ブレーキ機能や車線維持機能などの安全機能を実現している。しかし現在、LiDARを用いた物体検出を誤らせる攻撃が問題視されているのだという。この研究では特別な機器を必要とせず、日焼け防止などで使われる一般的な赤外線カットフィルムを使って、車両を検出できないようにする物理的偽装攻撃を提案している。

実験では、シミュレーター上で高精度なLiDAR物体検出モデルを使用し、5種類の連続シーンにおける点群欠損攻撃を評価したところ、連続シーンの中で平均して約92％のフレームで車両検出が失敗することが分かったという。現実でもこの車両の点群欠損を実現できることが分かったとしている。

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