PhantomLiDAR: Cross-modality Signal Injection Attacks against LiDAR

要約

LiDAR (Light Detection and Ranging) は自動運転にとって極めて重要なセンサーであり、正確な 3D 空間情報を提供します。
LiDAR システムに対するこれまでの信号攻撃は、主にレーザー信号を悪用していました。
この論文では、クロスモダリティ信号注入攻撃、つまり、意図的な電磁干渉 (IEMI) を注入して LiDAR 出力を操作する可能性を調査します。
私たちの洞察では、LiDAR の内部モジュール、つまりレーザー受信回路、監視センサー、ビームステアリング モジュールは、厳密な電磁両立性 (EMC) テストを受けていても、依然として IEMI 攻撃信号と結合し、結果として問題が発生する可能性があるということです。
LiDAR システムの誤作動。
上記の攻撃対象領域に基づいて、ポイント干渉、ポイント注入、ポイント除去、さらには LiDAR 電源オフの観点から LiDAR 出力を操作する PhantomLiDAR 攻撃を提案します。
私たちは、5 台の COTS LiDAR システムでのシミュレーション実験と現実世界の実験の両方で、PhantomLiDAR の有効性を評価および実証しています。
現実世界の移動シナリオでの実現可能性実験も実施します。
当社は、IEMI 攻撃に関連するリスクを軽減するために、センサー レベルと車両システム レベルの両方で実装できる潜在的な防御手段を提供します。
ビデオデモは https://sites.google.com/view/phantomlidar でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

LiDAR (Light Detection and Ranging) is a pivotal sensor for autonomous driving, offering precise 3D spatial information. Previous signal attacks against LiDAR systems mainly exploit laser signals. In this paper, we investigate the possibility of cross-modality signal injection attacks, i.e., injecting intentional electromagnetic interference (IEMI) to manipulate LiDAR output. Our insight is that the internal modules of a LiDAR, i.e., the laser receiving circuit, the monitoring sensors, and the beam-steering modules, even with strict electromagnetic compatibility (EMC) testing, can still couple with the IEMI attack signals and result in the malfunction of LiDAR systems. Based on the above attack surfaces, we propose the PhantomLiDAR attack, which manipulates LiDAR output in terms of Points Interference, Points Injection, Points Removal, and even LiDAR Power-Off. We evaluate and demonstrate the effectiveness of PhantomLiDAR with both simulated and real-world experiments on five COTS LiDAR systems. We also conduct feasibility experiments in real-world moving scenarios. We provide potential defense measures that can be implemented at both the sensor level and the vehicle system level to mitigate the risks associated with IEMI attacks. Video demonstrations can be viewed at https://sites.google.com/view/phantomlidar.

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