SLAP: Improving Physical Adversarial Examples with Short-Lived Adversarial Perturbations.
本文提出一种新型物理对抗性样本生成技术——短时对抗性扰动（SLAP）。传统静态对抗性补丁存在明显、半永久、无法修改等缺点，而SLAP利用投影仪将精心设计的对抗性扰动实时投射到真实物体上，使其转化为对抗性样本。攻击者可以动态开关或修改投影，且
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← 返回所有主题Understanding Adversarial Transferability in Vision-Language Models for Autonomous Driving: A Cross-Architecture Analysis
本文系统研究了视觉语言模型（VLM）在自动驾驶场景中的对抗性迁移性。随着VLM在自动驾驶中的应用日益广泛，其结合视觉感知与语言推理的能力提升了可解释性，但物理世界对抗攻击的迁移性风险尚未被充分探索。本文针对三种代表性VLM架构（Dolphi
Demo: Security of Camera-based Perception for Autonomous Driving under Adversarial Attack.
该论文聚焦于自动驾驶系统中基于摄像头的感知模块在对抗性攻击下的安全性问题。研究团队设计了一种实用的对抗性贴片攻击方法，专门针对基于摄像头的障碍物检测系统。作者发现箱式卡车的后部是一个有效的攻击向量，通过在卡车后部粘贴特制的对抗性图案，可以欺