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* '''标题'''：SoK: Security of the [[图像处理]] Pipeline in [[自动驾驶车辆]]
* '''中文标题'''：自动驾驶车辆图像处理管道的安全性综述
* '''发布日期'''：2024-09-02 13:10:53+00:00
* '''作者'''：Michael Kühr, Mohammad Hamad, Pedram MohajerAnsari, Mert D. Pesé, Sebastian Steinhorst
* '''分类'''：cs.CR
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2409.01234
'''摘要'''：相机是[[自动驾驶车辆]]中至关重要的[[传感器]]。它们捕捉的[[图像]]对于许多[[安全关键任务]]（包括[[感知]]）至关重要。为了处理这些图像，使用了一个复杂的多层管道。对该管道的[[安全攻击]]可能严重影响[[乘客安全]]和[[系统性能]]。然而，许多攻击忽视了管道的不同层次，其可行性和影响各不相同。尽管已有研究旨在提高图像处理管道的质量和[[鲁棒性]]，但这些努力通常与安全研究并行进行，而对其潜在的协同效应缺乏足够的关注。在本研究中，我们旨在通过结合自动驾驶车辆图像处理管道的安全性和鲁棒性研究来填补这一空白。我们使用汽车安全标准[[ISO 21434]]对攻击风险进行分类，强调需要考虑所有层次以确保整体系统安全。我们还展示了现有的鲁棒性研究如何帮助减轻攻击的影响，解决当前的研究空白。最后，我们提出了一个[[嵌入式测试平台]]，可以影响所有层次的各种参数，使研究人员能够分析不同[[防御策略]]和攻击影响的效果。我们通过[[用例分析]]展示了这样一个测试环境的重要性，并以[[HDR成像]]作为鲁棒性相关研究的例子，展示了如何减轻盲目攻击的影响。