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_智能驾驶的对抗攻击与防御.docx
资料介绍
智能驾驶的对抗攻击与防御
一、引言
随着AI大模型在智能驾驶系统中承担越来越核心的感知和决策功能，针对AI模型的攻击风险也随之浮现。对抗攻击——通过对输入数据施加人眼难以察觉的微小扰动，导致AI模型输出错误的结果——在自动驾驶场景中可能产生致命的后果。在路牌上粘贴特制贴纸使系统将"限速60"误读为"限速80"，在车辆尾部喷涂对抗性图案使后车的检测模型"看不见"前车，甚至在道路标线上喷涂特定的图案使车道线检测模型输出错误的车道拓扑——这些攻击方式已经从学术论文走进了现实威胁。2025至2026年间，L3级以上自动驾驶的准入监管开始要求企业提交对抗攻击防御方案，AI安全从学术研究升级为产品合规的硬性要求。
二、对抗攻击的类型
数字域攻击。 数字域攻击直接修改传感器数据的数字表示——在图像像素上叠加精心计算的微小扰动。Fast Gradient Sign Method是最经典的白盒攻击方法，通过沿梯度方向添加扰动使模型输出偏离正确结果。Projected Gradient Descent通过多步迭代生成更强的对抗样本。数字域攻击的防御相对成熟——对抗训练通过在训练数据中注入对抗样本提升模型鲁棒性，在检测模型上的对抗训练防御效果较为稳定。
物理域攻击。 物理域攻击通过在真实物理世界中放置特制的视觉图案来实现攻击效果，更具现实威胁性。Stop Sign Attack通过在停车标志上贴附特定图案的贴纸，使检测模型将停车标志识别为其他标志或完全忽略。物理域攻击的防御难度远高于数字域——攻击者不需要接入车辆的计算系统，只需在公共道路的交通设施上放置特制图案，即可影响经过的所有搭载被攻击模型的车辆。
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