研究人员开发了一种方法，可以创建物理对抗性补丁，以欺骗基于深度神经网络的航空器检测器。这些补丁经过数字优化，并考虑了可打印性和平滑度约束，然后进行打印并在实际条件下进行测试。虽然一种补丁配置的数字优化显示出高有效性，但另一种在物理环境中更具鲁棒性，凸显了航空器检测系统中的实际安全漏洞。 AI
影响 凸显了人工智能驱动的航空监视和检测系统的实际漏洞，需要改进鲁棒性措施。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种用于对象检测系统创建对抗性补丁的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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