类型:在自动驾驶领域,对抗性攻击主要分为白盒攻击和黑盒攻击两类。白盒攻击要求攻击者了解模型的内部结构和参数,如快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降(PGD)等;而黑盒攻击则不需要了解模型细节,如通过异常天气、相机畸变等方式进行攻击。 对自动驾驶模型的影响 对抗性攻击对自动驾驶模型的影响是深远的。在自动驾驶汽...
通过分析结果,发现(1)对自动驾驶汽车驾驶安全和 3D 目标检测精度两个的攻击影响,是解耦的,(2)DSGN 模型比Stereo R-CNN 表现出更强的鲁棒性。 扰动攻击:此类攻击的目标是,对图像的每个像素添加人眼无法察觉的微小变化,使深度学习模型功能失调。 凭借对深度学习模型的先验知识,攻击者做的是,敲击自动驾驶系统,扰动相...
比如Harmi等[3]就通过对抗性生成网络进行对抗性点云的生成,对抗性生成网络由两个部分——生成器和判别器组成,生成器负责生成对抗样本,判别器用于评估这些样本的真实性。AdvPC 通过这种对抗性训练,生成在几何上与原始点云相似但能够欺骗分类器的对抗样本。通过这种方法生成的样本具有鲁棒性强、可迁移性强的特点:传统...
auto control confusion:自动控制混淆攻击,攻击的目标是影响相机的自动曝光控制,攻击者向相机发射光束,在新环境条件稳定下来之前(通常在1至6秒之间),自动驾驶无法检测到物体。攻击者不断开关光源以混淆自动控制,因此,与相机可以更渐进地适应新条件的情况(例如驶出隧道时)不同,该攻击是持续进行的。 自动驾驶物理对抗攻...
虽然有数据证明自动驾驶有望减少交通事故的数量,但也别忘了,这事本身也存在安全风险。所幸,在日内瓦的“联合国世界车辆法规协调论坛”上,这个问题被提上议事日程。据知情人士透露,今年11月份预计将出台汽车自动驾驶安全标准,该标准会由自动驾驶技术领先者德、日两国主导,将手把手教汽车厂商怎样阻止黑客攻击以及在被攻...
相信这篇论文出来后,某著名自动驾驶汽车公司至少可以避免一次再度“撞上”热搜。 把王蛇当热狗 激光对抗攻击不仅仅是让图像识别出错。通过改变激光的波长,还可以让图像识别结果不断发生变化。比如,一条王蛇在从紫色激光到红色激光的干扰...
如何应对自动驾驶的对抗性攻击? 攻击者无法直接访问AI模型》仅在目标ECU中间接访问有时加密的软件 有时混淆(供应商的财产保护) 高度优化的CPU架构--没有反编译器,甚至没有反汇编程序 理论上可能但极具挑战性的。JINE等人,2021) 编辑:黄飞
基于深度学习的自动驾驶对抗攻击系统是由湖南大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1189817,属于分类,想要查询更多关于基于深度学习的自动驾驶对抗攻击系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
在黑盒攻击场景下,算法通过在一种模型上生成对抗补丁并迁移攻击其它模型,可以从下表中看到,由PSGAN产生的对抗补丁具有很好的迁移攻击性。这说明,入侵者可以不用了解目标AI自动驾驶系统所使用的算法模型,只需要使用该算法生成对抗补丁,就可以利用其迁移性实施攻击。
表1. 针对 LISA-CNN 和 GTSRB-CNN 的物理对抗性样本示例 对象受限的海报打印攻击(Object-Constrained Poster-Printing Attacks)。实验室使用的是 Kurakin 等人提出的攻击方法[4]。这两种攻击方法的关键区别在于,在本文攻击中,扰动被限制在标志的表面区域,不包括背景,并且对大角度和距离的变化具有鲁棒性。根据本文的评...