本文提出了一种针对 3D 点云数据的攻击和防御方案，包括新颖的 3D 点云攻击操作以及灵活的扰动测量方案，防御方法对抗性点云有效，对多个点云网络的攻击可迁移，并且在一系列实验中验证了该攻击和防御框架的有效性。

Feb, 2019

本文中提出了多种新算法以攻击 PointNet，这是用于点云处理的广泛使用的深度神经网络，通过点扰动和点生成两种方法来制作对抗性点云。

Sep, 2018

本文通过对点云几何层级的研究，首次探讨了如何针对几何级别进行对抗例子的攻击，进而改变重构后的几何形状，而非单纯改变分类器的预测结果。此外，作者还展示了该攻击在防御方面的鲁棒性。

Dec, 2020

该研究论文阐述了针对 3D 点云的机器学习分类任务中存在的对抗攻击问题，并提出了 Eidos 框架，该框架支持高效的难以察觉的对抗攻击方法，通过迭代的两步骤流程，能够找到最佳的对抗性示例，从而平衡运行效率和对抗攻击的察觉程度。研究实验证明，相对于其他方法，Eidos 在效率和隐蔽性方面表现优越。

May, 2024

本篇论文提出了一种新的基于数据驱动的对抗攻击方法，称为 AdvPC，该方法使用对抗性损失来利用输入数据分布，并且具有高度的可传递性和对抗性塑造能力，可成功地攻击目标网络并对其它防御方法有 38% 的突破。

Dec, 2019

本论文通过对点云模型的对抗攻击提出了全新的统一公式，此方法可以攻击分类模型的功能，考虑到攻击点的感知能力，并确保最小程度上的点操作，实验证明此方法在合成数据和真实数据上均取得了超过 89% 和 90% 的攻击成功率，并仅操作了总点数约 4%。

Aug, 2020

本文研究了通过对 PointNet 和 PointNet++ 模型进行白盒和黑盒对抗攻击并提出在 3D 领域提供更好的防御机制，发现与 2D 图像分类器相比，处理三维点云数据的网络对对抗攻击更脆弱，但它们也更容易被防御。

Jan, 2019

本文提出新的 geometry-aware objectives 的设计，生成的 $GeoA^3$ 对人类来说是无法察觉的，同时提出一个名为 $Geo_{+} A^3$-IterNormPro 的算法，该算法通过生成对抗性点云来实现面向表面的对抗性攻击。

Dec, 2019

探讨了对抗者的视角下，从创建健壮的神经网络模型的问题入手，研究了使用 3D 数据进行分类的某些形状攻击方法及其有效性，以及攻击预处理步骤的能力。

Aug, 2019

MirrorAttack 是一种新颖有效的 3D 后门攻击方法，通过使用自编码器在干净的点云中嵌入触发器，避免了复杂的手动设计，同时保证了触发器的不可察觉性。

Mar, 2024