최근 LiDAR는 주변을 정밀하게 측정함으로써 고급 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)을 가능하게 하여 큰 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 관심의 증대로 인해 LiDAR에 대한 적대적 공격도 입증되었다. LiDAR는 기본적으로 다수의 복귀 펄스 중에서 가장 강하게 반사된 펄스를 인식하므로, 이러한 공격은 고강도 레이저 펄스를 이용하여 원래의 실제 점들을 제거하고 점군(point cloud)에 스푸핑(spoofed) 점들을 생성한다. 이러한 스푸핑 점들은 LiDAR 데이터를 사용하는 객체 탐지 모델에서 탐지 오류를 유발하는 교란(perturbations)으로 작용할 수 있다. 스푸핑 점을 탐지하기 위한 기존 방어 방법들은 점군에서의 위치(x, y, z)를 기반으로만 분석해 왔다. 그러나 LiDAR는 반사된 펄스의 강도(intensity)도 제공함에도 불구하고, 방어 방법들은 스푸핑 점을 탐지할 때 강도를 무시해 왔다. 본 논문에서는 고강도 레이저 펄스 주입에 의해 생성되는 스푸핑 점을 탐지하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 점군에서 스푸핑 점을 생성하기 위해서는 더 높은 강도 수준이 필요하다는 사실에 기반하여, 본 방법은 반사 펄스의 강도를 분석함으로써 공격자가 주입한 펄스를 식별하도록 설계되었다. Adam 최적화 알고리즘을 사용한 결과, 본 방법은 SECOND에 대해 위양성률 3.88%, PointPillar에 대해 4.40%를 나타냈다. 진양성률은 전반적으로 다른 방어 방법들에 비해 40% 이상 높았으며, 최악의 시나리오에서는 최소 10% 더 높았다.

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