Illusion of Depth: Revealing Hidden Stereo Vision Vulnerabilities in Depth Estimation
该论文研究立体视觉（双目）相机在深度估计中的内在脆弱性，属于针对自动驾驶、无人机、机器人等自主系统感知层的安全研究。作者指出，立体相机的深度输出依赖像素采样与标定两个基础环节，这些环节本身存在缺陷：攻击者只需在场景中引入简单的重复图案，就能
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← 返回所有主题Can We Use Arbitrary Objects to Attack LiDAR Perception in Autonomous Driving?
该论文研究自动驾驶系统中 LiDAR 感知面临的对抗性攻击问题。LiDAR 感知依赖深度神经网络，而 DNN 已被证明易受对抗样本影响。已有针对 LiDAR 的攻击在真实场景中普遍存在可行性、灵活性和隐蔽性不足。作者提出一种新型攻击框架，攻
Invisible Finger: Practical Electromagnetic Interference Attack on Touchscreen-based Electronic Devices.
该论文系统地研究了触摸屏电子设备（如智能手机、平板电脑）对故意电磁干扰（IEMI）的脆弱性，并首次提出了一种实用的 IEMI 攻击向量。研究背景是：虽然电子设备安全性已被广泛研究，但触摸屏面对电磁攻击的鲁棒性尚未被充分探索。论文的核心贡献在
GhostShot: Manipulating the Image of CCD Cameras with Electromagnetic Interference.
该论文研究如何通过电磁干扰（EMI）操控 CCD（电荷耦合器件）相机的成像结果，提出一种名为 GhostShot 的攻击方法。研究背景是：现代监控与视觉感知系统高度依赖摄像头，但针对摄像头成像链的物理层攻击往往需要直接接触或破坏设备，而电磁
ImU: Physical Impersonating Attack for Face Recognition System with Natural Style Changes.
该论文提出了一种针对人脸识别系统的物理冒充攻击方法，名为 ImU。核心目标是让攻击者在不同拍摄条件、姿态和角度下，通过妆容实现一致且自然的外观风格变化，从而诱使人脸识别系统将攻击者错误分类为目标受害者（即内部人员）。传统物理对抗攻击往往需要
PLA-LiDAR: Physical Laser Attacks against LiDAR-based 3D Object Detection in Autonomous Vehicle.
本文提出了一种针对自动驾驶车辆中基于LiDAR的三维目标检测系统的物理激光攻击方法。研究背景是：现有对LiDAR点云欺骗的研究大多在数字域进行，缺乏物理可实现性。作者设计了一个激光收发器，能够注入多达4200个点，比此前工作高20倍，并能测
Flash [Re]Loaded: Body Bias Injection on Flash Memory.
该论文以闪存（Flash）存储设备为对象，探讨了一种名为 Body Bias Injection（体偏置注入）的硬件级攻击技术。研究背景在于，闪存被广泛用于固件存储、安全密钥保存和启动代码持久化，其物理安全性直接关系到设备整体信任根。体偏置
Video-Based Cryptanalysis: Extracting Cryptographic Keys from Video Footage of a Device's Power LED Captured by Standard Video Cameras.
本研究提出一种新颖的物理侧信道攻击方法，能够从设备电源指示 LED 的视频录像中提取加密密钥。传统侧信道攻击通常要求物理接触或侵入性测量，而本文仅借助标准视频摄像机（如手机摄像头、监控摄像头）即可实现。核心原理在于：设备内部进行加密运算时，
Hiding in Plain Sight: An Effective Physical Adversarial Patch Attack against Visual-Infrared Fused Face Detection
本文提出了一种针对视觉-红外融合人脸检测模型的物理对抗补丁攻击方法 VIPatch（视觉-红外补丁）。随着深度学习在多模态融合（如可见光与红外图像）人脸检测中的应用日益广泛，模型面临的对抗性威胁也相应增加。现有的对抗补丁攻击大多仅在数字域针
L-HAWK: A Controllable Physical Adversarial Patch Against a Long-Distance Target.
该论文提出了一种名为L-HAWK的可控物理对抗补丁，旨在针对远距离目标进行有效攻击。现有的物理对抗补丁通常对攻击距离敏感，当目标距离较远时，补丁在图像中的尺寸变小，导致攻击效果显著下降。L-HAWK通过优化补丁的形状、颜色和纹理，并引入可控
Reflecthernet: Exfiltrating 100BASE-TX Ethernet Traffic Using a Retroreflector Hardware Trojan
该论文提出了一种利用射频后向反射硬件木马（RFRA）窃听100BASE-TX快速以太网流量的方法。传统的电磁侧信道攻击通常通过被动监测目标设备的电磁辐射来获取信息，但对于高速数据接口如以太网，其电磁泄漏往往不足以实现有效窃听。RFRA技术通