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<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2409.01234/conclusion|action=edit}} 编辑]</div> 根据提供的文献内容,这篇论文的主要结论可以概括如下: # '''[[图像处理管道]]的安全性研究''': #* 论文深入分析了[[自动驾驶车辆]]中图像处理管道的安全性,强调了考虑所有层级以确保整体系统安全的必要性。 # '''[[攻击]]和[[威胁模型]]的分类''': #* 通过[[ISO 21434]]标准系统地分析和分类了与图像处理管道相关的安全研究,以指导未来的研究并集中关注关键威胁。 # '''[[鲁棒性]]研究的整合''': #* 论文将安全性和鲁棒性研究相结合,以填补当前研究中的空白,并展示了如何利用现有的鲁棒性研究成果来减轻攻击的影响。 # '''[[测试环境]]的提供''': #* 提出了一个嵌入式测试平台,该平台能够影响所有层级的各个参数,使研究人员能够分析不同防御策略和攻击影响的效果。 # '''[[高动态范围成像]]的示例''': #* 通过用例分析,展示了如何使用高动态范围成像等鲁棒性相关研究来减轻例如致盲攻击的影响。 # '''研究空白的识别''': #* 论文识别了五个关键的研究空白,包括物理世界中的防御策略、传感器层的特定组件、[[图像信号处理器]]的安全性研究、针对图像处理管道特定操作的攻击以及测试平台的进一步开发。 这些结论突出了在自动驾驶车辆中加强图像处理管道安全性和鲁棒性的重要性,并为未来的研究方向提供了指导。
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