WikiEdge:ArXiv-2409.01234/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 自動駕駛車輛的安全性問題：
   • 自動駕駛車輛依賴於大量的傳感器，如攝像頭、雷達、激光雷達和超聲波傳感器，這些傳感器收集的數據對車輛的感知、決策和控制至關重要。
   • 這些傳感器，尤其是攝像頭，容易受到各種安全攻擊，如對抗性樣本攻擊，這些攻擊可能會誤導車輛的感知系統，導致嚴重的安全問題。
2. 圖像處理管道的複雜性與脆弱性：
   • 攝像頭捕獲的圖像通過一個複雜的多階段處理管道進行處理，包括傳感器層、數據準備層、應用層等，每個階段都可能成為攻擊的目標。
   • 儘管已有研究致力於提高圖像處理管道的質量和魯棒性，但這些研究往往忽視了安全研究，沒有充分考慮兩者之間的潛在協同效應。
3. 汽車安全標準的適用性與風險評估：
   • 為了全面評估自動駕駛車輛圖像處理管道的安全性，需要採用統一的威脅模型和風險標準，如ISO 21434汽車安全標準。
   • 通過系統化分析和分類安全相關研究，可以更準確地評估和比較安全威脅，為未來的研究和防禦策略提供指導。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在自動駕駛車輛領域中對圖像處理管道安全性的深入研究的必要性，以及現有研究在安全和魯棒性方面的不足。作者提出了一種結合安全性和魯棒性研究的方法，旨在通過建立一個嵌入式測試平台，促進對不同防禦策略和攻擊影響的分析，提高自動駕駛車輛圖像處理管道的整體安全性和魯棒性。