本文研究电磁信号注入攻击（ESIA）对图像传感器的威胁及其检测方法。ESIA 通过发射电磁干扰来操纵图像传感器的像素值，从而误导依赖视觉输入的人工智能模型，导致不安全决策。随着图像传感器在智能系统（如自动驾驶、监控、机器人）中的广泛部署，此类攻击的风险日益增加。作者提出一种轻量级检测方法，利用现代图像传感器中普遍存在的“光学黑像素”（非曝光像素）作为天然感知通道，检测攻击引起的异常像素模式。该方法不需要任何硬件修改，仅需极少量的计算开销，即可实时识别攻击。实验在多种攻击条件下进行，结果表明该方法在 ROC-AUC 上最高可达 99.6%，等错误率（EER）低至 0.027，展示了优秀的检测性能与泛化能力。核心贡献在于：首次将光学黑像素用于 ESIA 检测，实现了高精度与低开销的平衡，为视觉系统提供了一种实用的防御方案。该方法适合图像传感器安全、AI 系统鲁棒性研究以及嵌入式视觉系统设计人员阅读和采用。