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The Image Scaling Attack: Unveiling the Risks in Traffic Sign Classification

Reif, Aliza Katharina und Stolz, Tarek und Picek, Stjepan und Ramirez Agudelo, Oscar Hernan und Karl, Michael (2025) The Image Scaling Attack: Unveiling the Risks in Traffic Sign Classification. In: 10th IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops, Euro S and PW 2025, Seiten 311-321. IEEE. 2025 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW), 2025-06-30 - 2025-07-04, Venedig, Italien. doi: 10.1109/EuroSPW67616.2025.00041.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11129580

Kurzfassung

Image scaling attacks exploit vulnerabilities in the resizing process of deep learning-based vision systems, leading to severe misclassifications of the trained model. Such attacks pose a critical threat to automated traffic signal recognition systems, particularly in autonomous vehicles and intelligent traffic management. Indeed, autonomous vehicles must be able to adhere to traffic rules. As such, they need a reliable and robust traffic sign classification system. By using the German Traffic Sign Recognition Benchmark dataset and by building upon previous versions of image scaling attacks, this work implements clean-label and dirty-label experiments. As a result, this paper finds stronger attack methods than previously reported with over 90% accuracy, which are, at the same time, more difficult to detect. More precisely, we propose a novel clean-label image scaling attack that requires only small local changes to a part of the image. Furthermore, we demonstrate the versatility of the image scaling attack and show how the image scaling attack method is universally compatible with other backdoor and evasion attacks, as the approach can be applied independently of the actual attack. Finally, the real-world risks of the image scaling attack on traffic sign classification models are shown by replacing the computer-generated training trigger with a physical object at test time.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216274/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:The Image Scaling Attack: Unveiling the Risks in Traffic Sign Classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Reif, Aliza Katharinaaliza.reif (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0005-7375-1109192693750
Stolz, Tarektarek.stolz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Picek, Stjepanstjepan.picek (at) ru.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ramirez Agudelo, Oscar HernanOscar.RamirezAgudelo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9379-5409NICHT SPEZIFIZIERT
Karl, Michaelmichael.karl (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 September 2025
Erschienen in:10th IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops, Euro S and PW 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/EuroSPW67616.2025.00041
Seitenbereich:Seiten 311-321
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Murvay, Pal-StefanFaculty of Automation and Computers, Politehnica University of Timișoara, RomaniaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stabili, DarioDepartment of Engineering "Enzo Ferrari", University of Modena and Reggio Emilia, ItalyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE
Name der Reihe:IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
Status:veröffentlicht
Stichwörter:traffic sign classification, adversarial attacks, image scaling attack
Veranstaltungstitel:2025 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
Veranstaltungsort:Venedig, Italien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:30 Juni 2025
Veranstaltungsende:4 Juli 2025
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - ACT4Transformation - Automated and Connected Technologies for Mobility Transformation
Standort: Rhein-Sieg-Kreis
Institute & Einrichtungen:Institut für KI-Sicherheit
Hinterlegt von: Reif, Aliza Katharina
Hinterlegt am:25 Sep 2025 09:15
Letzte Änderung:25 Sep 2025 09:15

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