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LiDAttack: A Robust Black-Box Attack on LiDAR-Based Object Detection
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为LiDAttack的黑箱攻击方法，针对LiDAR传感器中的深度神经网络进行对抗样本攻击。该方法结合遗传算法和模拟退火策略，限制干扰点的位置和数量，适应动态变化。实验结果表明，LiDAttack在目标检测模型上的攻击成功率高达90%。
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关键要点
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提出了一种名为LiDAttack的黑箱攻击方法，针对LiDAR传感器中的深度神经网络。
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LiDAttack结合遗传算法和模拟退火策略，限制干扰点的位置和数量。
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该方法能够适应现实场景中的动态变化。
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实验结果显示，LiDAttack在目标检测模型上的攻击成功率高达90%。
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LiDAttack展现出其有效性和隐蔽性。
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