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摘要 — 通过声学干扰控制或禁用计算机视觉辅助自动驾驶汽车是车辆网络安全研究中的一个未解决的问题。这项工作探索了这个问题领域的一种新威胁模型：通过高速脉冲激光进行声学干扰以非破坏性地影响无人机传感器。初步实验验证了在 MEMS 陀螺仪传感器的谐振频率下激光诱导声波产生的可行性。实验室规模激光器产生的声波在商用现货 (COTS) 陀螺仪传感器读数中产生了 300 倍的本底噪声修改。无人机的计算机视觉功能通常依赖于这种易受攻击的传感器，并且可能成为这种新威胁模型的目标，因为声学干扰会导致摄像机运动模糊。通过从在不同声学干扰条件下捕获的无人机图像中提取模糊核来模拟激光诱导声学对物体检测数据集的影响，包括扬声器产生的声音以模拟更高强度的激光，并使用最先进的物体检测模型进行评估。结果显示，YOLOv8 在两个数据集上的平均准确率平均下降了 41.1%，表明物体检测模型的平均准确率与声学强度之间存在反比关系。具有至少 60M 个参数的物体检测模型似乎对激光诱导声学干扰具有更强的抵御能力。对激光诱导声学干扰的初步表征揭示了未来影响自动驾驶汽车传感器和下游软件系统的潜在威胁模型。
WIP：计算机视觉辅助车辆中激光诱导声学干扰的威胁建模
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