不明显的

对手在道路上：使用不明显的对抗补丁

视觉同时定位和映射（VSLAM）在众多新兴应用中起关键作用，其中包括自动驾驶和机器人导航。它主要利用图像传感器捕获的连续帧来进行定位并构建高清图。但是，现有的方法主要集中于构建可靠和准确的VSLAM系统，而几乎没有研究现有VSLAM系统的脆弱性。为了填补空白，我们引入了AOR（dversary是R oad）攻击，该攻击可以有效地改变定位和映射结果，而无需合法用户检测到广泛使用的VSLAM系统的结果。为此，我们对现有的VSLAM系统进行了深入研究，发现这些系统对环境质量变化非常敏感。在这种见解的基础上，我们设计了一种新颖的对抗斑块生成机制，该机制可以产生不明显的对抗斑块来攻击现有的VSLAM系统。我们广泛评估了对行业级车辆，机器人平台和四个著名的开源数据集的AOR攻击的有效性。评估结果表明，AOR攻击可以有效地攻击现有的VSLAM系统并引入极高的定位错误（高达713％）。为了减轻此攻击，我们还设计了一个重要的防御模块，以同时检测异常的环境纹理分布并支持可靠的VS-LAM。我们的防御模块轻巧，有可能应用于现有的VSLAM系统。