【新智元导读】钻研者用特造雨伞滋扰无人机视觉系统，让其误判指标在远去，从而失控俯冲。FlyTrap攻击无需信号滋扰，仅靠物理图案就能糊弄多款商用无人机，实现静默捕获或击毁。尝试显示，物理关环攻击成功率超60%，且对新人物、新场景均有强泛化能力。这项钻研揭示了AI感知系统的沉大安全隐患，警示我们：视觉安全正成为智能设备的阿喀琉斯之踵。
然而，加州大学尔湾分校的钻研人员直接挑战了这一如果，证了然：通过把持物理世界中的视觉特点，能够从算法层面收受无人机的飞行节造逻辑。
攻击者通过一把特造的「匹敌性雨伞」，让无人机的视觉模型产生严沉的天堑框（Bounding Box）预测误差。即便物理距离没有变动，无人机的跟踪算法也会以为指标在迅快远去。为了维持设定的跟踪距离，飞行节造器会当即触发加快赔偿，导致无人机失控俯冲。
FlyTrap攻击的发现拥有深远的现实意思。在法律与边陲管控场景中，该技术可作为一种非电子匹敌伎俩，援手有关人员在不使用信号滋扰器的情况下，静默诱导并捕获自动跟踪的无人机 。
此表，对于幼我隐衷�；ざ�，当面对无人机恶意尾随或偷拍时，这种特造的「雨伞」能成为一种有效的自卫工具，�；び孜野踩肟占湟�。
尺度感知缝隙：现有的无人机跟踪算法高度依赖物体的视觉面积来估算距离。因而，当匹敌性雨伞图案诱导跟踪模型将天堑框尺寸预测得更幼时，无人机便会「误以为」指标在远离，从而触发加快赔偿。钻研人员在论文中进一步证明（Theorem 1）：若匹敌图案使模型产生收缩率的天堑框预测误差，无人机最终会被拉近至距离（其中λ为雨伞与人体的面积比例常数，d0为初始距离），从而精确节造攻击距离。
匹敌图案的优化天生：为了确保攻击在真实物理环境中的不变性，钻研人员构建了一个多指标结合优化框架来天生雨伞图案A：
其中T为随机物理变换（蕴含光照、倾斜角度、旋转等），各损失项别离掌管分歧的优化指标：疏导模型将天堑框预测缩幼至攻击指标，维持跟踪相信度以预防指标迷失，约束人体姿势估计维持天然以提升荫蔽性，则对图案进行滑润正则化，确保其可被物理打印。通过盼望变换（EoT）优化，最终图案对光照、角度等现实环境变动具备优良的鲁棒性。
渐进式关环仿照（PDP）：传统的匹敌攻击往往只针对单帧静止图像，而 FlyTrap 面对的是持续逼近的动态节造关环。为此，钻研人员提出了渐进式距离拉近（Progressive Distance-Pulling, PDP）优化战术：在天生匹敌图案时，仿照无人机从初始距离d0逐步逼近至的齐全过程，在每一距离步利益进行3D渲染并反馈梯度。这使得天生的匹敌图案能在无人机整个飞行逼近过程中持续产生累积误差，而非仅在某一固定距离有效，从而将均匀攻击成功率从33.9%大幅提升至53.6%。
时空一致性节造:渐进式关环仿照的优化方式也能够用来精确的节造攻击的时空一致性，目前自主无人系统中的SOTA视觉防御伎俩重要依赖多模型一致性检测（例如，人体姿势估计，人体移动时序特点）。在空间一致性方面，由于匹敌样本图案齐全由攻击者节造，FlyTrap能够利用adaptive attack同时对多个视觉模型（例如，指标检测，指标跟踪，姿势估计等）进行糊弄，使得多个视觉模型的预测在空间上沉叠；在功夫一致性方面，由于FlyTrap能够仿真无人机拉进的过程，攻击者能够优化视觉模型在功夫维度上的一致性（例如，预防姿势估计在分歧功夫点产生非正常偏移）。因而，FlyTrap的设计能够从底子上绕过现有的时空一致性防御战术。
FlyTrap 的钻研意思在于：它揭示了AI节造的自主无人系统的脆弱性。神经网络持久以来被证明容易受到匹敌样本的攻击。但是先前的工作重要集中在AI模型自身，而钻研人员越发关注AI模型在真实世界中部署的安全性，如视觉模型在面对物理扰动时不足鲁棒性，基于视觉模型的自主系统将会被攻击者肆意的操控。
钻研人员以为，将来的无人机防御不能仅依赖于信号屏蔽器，而必要引入「防御性感知」——例如，通过多视角一致性校验或基于深度估计的辅助验证，来鉴别并过滤掉这种针对视觉逻辑的恶意攻击。
作者团队来自加州大学尔湾分校（UC Irvine）推算机科学系。该钻研由博士生谢少远 （Shaoyuan Xie）主导，Alfred Chen教授领导。陈教授团队持久致力于自动驾驶、无人机、机械人及智能系统的攻防和物理安全性分析，成就终年颁发于S&P, USENIX Security, CCS, NDSS，CVPR，ICCV，ICLR，AAAI，ICRA，IROS等顶级会议。
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