AE-Morpher: Improve Physical Robustness of Adversarial Objects against LiDAR-based Detectors via Object Reconstruction.
该论文提出一种名为AE-Morpher的方法，旨在提高对抗性物体对基于LiDAR的检测器的物理鲁棒性。在自动驾驶等安全关键应用中，LiDAR传感器常被用于环境感知，而对抗性攻击（如通过修改物体外观欺骗检测器）在数字域已被广泛研究，但在物理域
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← 返回所有主题Demo: Security of Deep Learning based Automated Lane Centering under Physical-World Attack.
该论文演示了深度学习驱动的自动车道居中（ALC）系统在物理世界攻击下的安全性问题。ALC是高级辅助驾驶系统的关键功能，依赖深度学习模型进行车道线检测和车辆横向控制。作者提出了一种物理世界对抗性攻击方法，通过在车辆前方道路放置精心设计的贴纸图