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PG-Attack：一种面向自动驾驶视觉基础模型的精准引导对抗攻击框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种由声音信号触发的物理对抗性贴片 TPatch，通过声物质注入攻击引入设计失真，实现隐藏、创造或改变攻击。通过伪装和增强方法，提出了避免引起怀疑并在真实世界中实用和强韧的方法。使用三种对象检测器和八种图像分类器对 TPatch 进行评估，证明其有效性。讨论了可能的防御方法。
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关键要点
- 提出了一种由声音信号触发的物理对抗性贴片 TPatch。
- TPatch 通过声物质注入攻击引入设计失真，能够在正常情况下保持良性。
- TPatch 可以通过触发来启动隐藏、创造或改变攻击。
- 采用基于内容的伪装方法和攻击韧性增强方法，避免引起人类驾驶员的怀疑。
- TPatch 在真实世界中实用且强韧。
- 使用三种对象检测器（YOLO V3/V5 和 Faster R-CNN）和八种图像分类器对 TPatch 进行评估。
- 评估结果表明 TPatch 在模拟环境和真实世界中均有效。
- 讨论了传感器、算法和系统级别的可能防御方法。
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