我们分析了攻击技术并提出了一种强大的防御方法，通过利用对象的形状、纹理和位置，成功降低了 20% 以上的模型置信度。利用修复预处理技术，有效地恢复了原始的置信水平，展示了强大防御在减轻这些威胁中的重要性。我们的修复防御方法在仿真像素化的基于补丁的物理对抗攻击中显著提高了模型的韧性，实现了高精度和可靠的定位，尽管受到了对抗性攻击。这项工作推动了对抗挑战中对象检测和分类网络的韧性和可靠性的发展，并为关键应用提供了强大的基础。

Mar, 2024

通过改进现有的算法，提出了一种环境匹配攻击 (EMA) 方法来优化对色彩的限制，以更好地匹配环境，并在无人机领域达到几乎相同的攻击性能，超越了基线方法的物理特定场景，并在可视化和颜色差异方面具有显著的优势。

May, 2024

提出了一种名为 PAD 的新颖的对抗贴纸定位和去除方法，该方法不需要先前知识或额外训练，提供了针对各种对抗贴纸的无关补丁防御，与任何预训练的物体检测器兼容。

Apr, 2024

该论文提出了 DetectorGuard 作为第一个用于构建具有证明鲁棒性的对象检测器来对抗本地化补丁攻击的通用框架，并介绍了一种称为对象解释策略的方法来构建高性能的鲁棒对象检测器。

Feb, 2021

本文介绍一种名为 Ad-YOLO 的有效的插件式防御方案，它可以有效地解决面对物理世界中的侵袭攻击的问题，能够直接检测目标对象和敌对补丁的存在。经实验测试，Ad-YOLO 比 YOLOv2 在面对攻击时表现出更好的鲁棒性和稳定性。

Mar, 2021

该研究使用动态对抗性贴片攻击实际场景下的对象检测器，并通过生成考虑目标物品与分类之间的语义距离的贴片方法进行优化，成功地在广阔的视角范围内将 YOLOv2 对象检测器误导了 90％，并在不同汽车模型之间成功误导检测器 71％。

Oct, 2020

该研究关注深度神经网络的安全性问题，着重研究针对目标检测算法的对抗攻击方法，通过生成特定的对抗补丁实现攻击，提出的两种算法均可有效地、通用地攻击最新的目标检测模型。此外，参加了阿里巴巴的天池对抗挑战，并在 1701 对抗团队中获得了前七名。

Oct, 2020

我们提出了一种防御机制，利用聚类技术 DBSCAN 来分离异常图像片段，并通过三阶段流程对敌对噪声进行定位和减轻，进而中和其效果。该防御机制在多个模型和数据集上验证，证明其在对抗性贴片攻击中的有效性，显著提高了准确性。

Feb, 2024

通过将能量引入到对抗补丁生成过程中，本文介绍了如何最小化 “人” 类别的总能量，以生成针对多个目标模型输出的对抗补丁。通过采用对抗训练，将动态优化的集成模型构建为在生成的对抗补丁能够有效攻击所有目标模型的平衡点上调整被攻击目标模型的权重参数，实现了更强的攻击潜力。

Dec, 2023

该研究提出一种基于生成对抗网络（GAN）图像流形和物理世界的无梯度攻击方法，用于生成自然物理的对抗贴片以欺骗对目标物体检测器的分类。结果表明，该方法在数字和物理场景下均有效。

Mar, 2023