Venom Splatting: Computational Cost Attacks on 3D Gaussian Splatting

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本研究揭示了3D高斯喷溅(3DGS)在训练阶段面临的计算成本攻击的重大安全漏洞,攻击者可以通过对输入数据进行污染,严重增加3DGS训练所需的计算内存和时间。提出的“毒液喷溅”攻击策略通过解决双层优化问题,显示了这一新型攻击面对防御措施的挑战,可能导致服务中断并造成实际损害。

研究发现3D高斯喷溅在训练阶段存在安全漏洞,攻击者可通过污染数据增加计算资源消耗。提出的“毒液喷溅”攻击展示了对防御的挑战,可能导致服务中断。

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