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这篇论文深入探讨了[[自动驾驶车辆]]图像处理管道的[[安全性]]问题。主要内容包括：
# '''引言'''：介绍了自动驾驶车辆中[[摄像头]]作为关键传感器的作用，以及图像处理管道在安全关键任务中的重要性。同时指出了现有研究中对图像处理管道安全性研究的不足。
# '''图像处理管道'''：详细描述了图像处理管道的四个主要层次：[[物理世界]]、[[传感器层]]、[[数据准备层]]和[[应用层]]，并讨论了各层的功能和潜在的安全威胁。
# '''安全分类'''：通过分析42篇与安全相关的研究论文，将攻击分为三类：攻击论文、攻防论文和防御论文，并提出了八种攻击类别。
# '''风险与威胁模型分类'''：使用汽车安全标准[[ISO 21434]]对35篇攻击论文进行了系统性的风险评估，将攻击影响和可行性分为高、中、低三个等级。
# '''鲁棒性分类'''：从鲁棒性角度分析了35篇研究论文，探讨了如何通过鲁棒性研究来增强安全性，并提出了六类防御机制。
# '''链接安全性与鲁棒性'''：强调了安全性研究与鲁棒性研究之间的联系，并提出了一个矩阵来展示两者之间的关系。
# '''图像处理管道测试平台'''：介绍了一个嵌入式测试平台，用于评估图像处理管道中的各个参数，并展示了如何使用该平台分析具体的攻击案例。
# '''结论'''：总结了通过测试平台进行的攻击分析，强调了安全性和鲁棒性研究需要统一考虑，并提出了未来研究的方向。