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аналитика - LiDAR Adversarial Attacks
LiDAttack：針對基於光達的物體偵測系統的強健黑盒攻擊
本文提出了一種針對基於光達的物體偵測系統的新型黑盒攻擊方法 LiDAttack，該方法利用基因模擬退火算法生成擾動點，可以有效地躲避現有防禦機制，并在數字和物理環境中實現對物體偵測模型的高達 90% 的攻擊成功率。
LiDARベースの物体検出に対する堅牢なブラックボックス攻撃：LiDAttack
LiDARベースの物体検出システムは、敵対的な摂動に対して脆弱であり、自動運転などの安全性が重要なアプリケーションにリスクをもたらします。
LiDAttack: A Robust Black-Box Adversarial Attack on LiDAR-Based Object Detection for Autonomous Driving Systems
LiDAttack, a novel black-box adversarial attack method, exploits the vulnerabilities of LiDAR-based object detection systems used in autonomous driving, potentially compromising their safety and reliability.
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