SYSTEMS AND METHODS FOR OBJECT DETECTION IN AUTONOMOUS VEHICLES

Embodiments are disclosed for reducing unauthorized modifications of object detection systems of motor vehicles. As an example, a method comprises: generating a cryptographic signature for an output of nodes of a fully connected layer of a neural network of an object detection system of a vehicle, t...

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Main Author HEMANTHARAJA, Sharath Yadav Doddamane
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 24.02.2022
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Summary:Embodiments are disclosed for reducing unauthorized modifications of object detection systems of motor vehicles. As an example, a method comprises: generating a cryptographic signature for an output of nodes of a fully connected layer of a neural network of an object detection system of a vehicle, the cryptographic signature based in part on a first private key stored in a reply-protected memory block (RPMB), the output at least partially describing a detected object; and, responsive to verifying the cryptographic signature, adjusting vehicle operation based on the detected object. In this way, outputs of the neural network may be verified, so that unauthorized modifications are detected, and system accuracy increases. Des modes de réalisation sont décrits pour réduire les modifications non autorisées de systèmes de détection d'objets de véhicules à moteur. À titre d'exemple, un procédé consiste à générer une signature cryptographique pour une sortie de nœuds d'une couche complètement connectée d'un réseau neuronal d'un système de détection d'objet d'un véhicule, la signature cryptographique basée en partie sur une première clé privée stockée dans un bloc de mémoire à réponse protégée (RPMB), la sortie décrivant au moins partiellement un objet détecté ; et, en réponse à la vérification de la signature cryptographique, à régler le fonctionnement du véhicule sur la base de l'objet détecté. De cette manière, les sorties du réseau neuronal peuvent être vérifiées, de telle sorte que des modifications non autorisées sont détectées, et la précision du système augmente.
Bibliography:Application Number: WO2020US53484