哈喽,大家好,今天小墨这篇评论,主要来分析北航12毫秒新研究:自动驾驶的隐形漏洞,安全防护迎来新突破?
现在L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路,不少人觉得未来出行越来越安心。但很少有人知道,藏在道路场景里的一个隐形风险,可能在瞬间引发致命事故。
想象一下,你乘坐的自动驾驶汽车在高速行驶,前方突然出现一个看似普通的障碍物,可车辆的感知系统却完全“看不见”,径直撞了上去。
北航最新研究发现,这种能迷惑自动驾驶的“陷阱”,居然能在12毫秒内被生成,这也直接暴露了当前自动驾驶的致命缺陷。
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这个让自动驾驶“失灵”的陷阱,有个专业名字叫物理对抗样本,简单说就是带有特殊纹理的物体,肉眼看没异常,却能精准干扰车辆的感知系统,导致错判或漏判。
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之前行业内也知道这种风险,但相关研究大多停留在静态场景。可现实道路上,光照变化、车辆运动、行人走动等动态因素层出不穷,静态研究根本无法应对真实风险。
2025年12月10日科技日报报道过一则自动驾驶封闭测试案例,测试人员在道路障碍物上贴上特殊纹理贴纸,模拟物理对抗样本。结果多辆L3级自动驾驶车型经过时,要么完全没识别出障碍物,要么把障碍物误判成普通路牌,直接径直驶过,场面十分危险。
这也说明,物理对抗样本带来的风险不是理论猜想,而是真实存在的安全隐患。想要做好自动驾驶安全防护,首先得能精准生成适应各种动态场景的物理对抗样本,可这一直是行业难题。
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就在行业被动态对抗样本生成难题卡住时,北京航空航天大学等机构提出的DynamicPAE框架,开创性地解决了这个问题。这项被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2025录用的研究,能在12毫秒内生成适应动态场景的物理对抗样本。
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要知道,传统方法生成这类样本不仅耗时久,还无法适配动态环境。DynamicPAE框架能实现突破,核心是解决了两大关键问题。一方面,它通过残差引导的对抗模式探索,解决了训练过程中噪声干扰导致的样本生成质量差、动态性失效的问题。
另一方面,通过分布匹配的攻击场景对齐技术,让生成的样本能精准适配真实道路的复杂环境。
实验数据显示,在NVIDIA A40 GPU上,这个框架生成单张对抗样本的平均耗时仅12毫秒,比传统的PGD迭代攻击方法速度提升了2000倍以上,攻击性还更优。在面对DETR等强大模型时,能让模型的平均精度下降58.8%,攻击成功率提升2.07倍。
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更关键的是,它生成的样本不是静态不变的。在包含光照变化、不同视角及屏幕反射等干扰的真实物理测试环境中,这些样本能根据环境变化动态调整,始终保持攻击有效性。
传统静态样本在光照剧烈变化时,攻击性能会大幅下降。
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可能有朋友会问,生成对抗样本的技术,难道是为了攻击自动驾驶吗?其实不是,这项研究的核心价值,是帮行业找到安全漏洞,提前做好防护。
2025年12月5日北航官网发布消息,研究团队已与多家车企开展合作,将DynamicPAE框架应用到自动驾驶安全测试中。通过生成各种动态对抗样本,全面检测车辆感知系统的薄弱环节,再针对性地优化算法。
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有参与测试的车企工程师表示,之前的安全测试大多靠人工设置场景,很难覆盖到这种隐蔽的对抗风险。现在有了这个框架,能快速生成海量动态对抗样本,让测试更全面,也能让后续优化更有针对性。
除了自动驾驶领域,这项技术还能应用在人脸识别、目标检测等多个智能安全领域。比如在人脸识别门禁系统中,提前用对抗样本测试漏洞,能避免恶意人员利用特殊纹理蒙混过关。
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北航12毫秒动态对抗样本研究,看似暴露了自动驾驶的缺陷,实则为安全防护提供了关键抓手。
这项技术的突破,能推动自动驾驶安全测试更全面、更精准,为行业健康发展筑牢防线,
随着技术不断落地,未来的智能出行将更值得期待。
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