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摘要：自主 CPS（信息物理系统）系统由信息和物理组件共同组成，共同实现物理世界中的高度自动化操作。此类系统的显著例子包括自动驾驶 (AD) 车辆和送货无人机/机器人，它们在现实世界中得到越来越多地部署和商业化。具体而言，由于 AD 技术在驾驶安全、效率和移动性方面具有显著优势，它一直是国际上的追求。在首届 DARPA 大挑战赛举办 15 年后，它的开发和部署变得越来越成熟和实用，一些 AD 车辆已经在公共道路上提供商业服务（例如凤凰城的 Google Waymo 和中国的百度阿波罗）。在 AD 技术中，AI 堆栈对安全性至关重要：它负责安全关键的驾驶决策，例如避免碰撞和车道保持，因此其中的任何安全问题都可能直接影响道路安全。在本次演讲中，我将介绍我最近的研究，该研究启动了第一次系统性的努力，旨在理解和解决工业级 AD AI 堆栈中的安全问题。我将重点介绍两个关键模块：感知和定位，并讨论我们如何能够发现新颖且实用的传感器/物理世界攻击，这些攻击可能导致端到端安全影响，例如撞上障碍物或越野驾驶。我还将简要介绍我最近对智能交通领域 AI 堆栈安全性的研究，尤其是由联网汽车 (CV) 技术支持的智能交通领域。最后，我将讨论防御和未来的研究方向。
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