Краткое содержание

arXiv:2511.08015v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Современные системы автономного вождения (AD) используют трехмерное обнаружение объектов для восприятия переднего плана объектов в трёхмерной среде с целью последующего прогнозирования и планирования траектории движения. Визуальное 3D-обнаружение на основе RGB-камер обеспечивает экономически эффективное решение по сравнению с парадигмой LiDAR. Несмотря на достижение многообещающей точности обнаружения, современные модели на основе глубоких нейронных сетей остаются крайне уязвимыми к примерам целенаправленных атак. Поднимающиеся проблемы безопасности мотивируют нас исследовать реалистичные атаки против автономных автомобилей. Предыдущие исследования продемонстрировали возможность размещения вредоносных постеров на поверхности дороги, чтобы вызвать ложные срабатывания детектора. Однако неестественный вид таких постеров делает их легко заметными для человека, а фиксированное содержание позволяет эффективно выявлять и защищаться от них. Для устранения указанных недостатков мы предлагаем метод AdvRoad — создание разнообразия дорожных стилей для генерации естественных по внешнему виду вредоносных постеров. Эти объекты обладают естественным внешним видом