研究人員開發「數位隱形衣」車貼，讓前方車輛在AI鏡頭中憑空消失

隨著自動駕駛汽車（Autonomous Vehicles）逐漸普及，其搭載的 AI 電腦視覺演算法安全性引發了資安界的高度關注。據國際頂級資安會議最新論文顯示，來自著名大學的研究人員團隊，成功研發出了一種能讓自駕車 AI 監控鏡頭完全失明的「數位隱形衣」特製圖案車貼！

深度學習演算法脆弱性：自駕車必須導入多感測器融合防護

這項研究展示了一種極度危險的「對抗性樣本攻擊」。研究人員並不需要侵入自駕車的電腦主機或修改軟體程式碼，只需將一張經過特殊演算法計算出的幾何彩色圖案貼紙，貼在前方車輛的後備箱或車尾上。當後方的自駕車 AI 鏡頭掃描到該車輛時，其目標檢測模型（如 YOLO 或 ResNet）會將該車輛誤判為「不存在」或普通的無害背景，從而引發不煞車直接撞上去的致命事故。

研究團隊測試了目前主流的多款車載 AI 物件偵測視覺模型，發現該圖案車貼在不同光照、角度與距離下，攻擊成功率高達 90% 以上，證明了當前卷積神經網路（CNN）在面對物理世界對抗性干擾時的脆弱性。

這項研究為自動駕駛車廠敲響了警鐘。資安專家強烈建議，車廠絕不能單純依賴光學鏡頭與 AI 視覺辨識，必須結合毫米波雷達（Radar）與光學雷達（LiDAR）進行「多感測器融合審查」，方能抵禦這類視覺欺騙攻擊。

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