该论文研究了热成像传感器在自主系统（如自动驾驶汽车、智能建筑、无人机和机器人）中的安全漏洞。热成像传感器能够在低光照和恶劣天气条件下通过探测物体的热量来感知环境，但这些传感器也容易受到物理世界对抗性攻击。论文提出并评估了一种名为Multi-Band Adversarial Thermal (MBAT)的新型攻击方法，该方法利用热辐射效应（如电热毯、加热丝、热气射流）在现实世界中操纵热图像，使目标物体被误识别为其他类型或消失。实验表明，MBAT攻击在多个商业热成像传感器上具有高成功率，并能造成碰撞、误判等安全后果。此外，论文还讨论了针对此类攻击的潜在缓解措施，包括热图像滤波和传感器融合策略。该研究揭示了热成像感知系统的重大安全隐患，并强调需要更强大的防御机制来保护自主系统的安全。