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arXiv· arXiv:2607.17077· Mansi Phute, Alexander Greenhalgh, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Elliott Faa, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau·本站收录· 原文发表

ALLUDE:可微环境中可配置攻击的统一评测系统

ALLUDE: A Unified Evaluation System for Configurable Attacks in Differentiable Environments

AI 导读

研究者发布开源评测系统 ALLUDE,通过可微渲染对视觉模型的对抗攻击进行端到端统一评测。系统提供跨多场景、物体、环境光照与相机轨迹的可配置攻击评测,覆盖 5400 种配置,含 10 组场景-物体对、9 种天气、4 种优化器、5 条相机轨迹和 3 个检测模型,并以拉丁超立方抽样抽取代表性子集。作者在多样天气和连续相机轨迹下压力测试 CAMOU、RAUCA、FCA 三种攻击,发现每种攻击的成功率均出现下降,暴露了此前工作的评测缺口。代码支持 Linux 与 Windows,已开源。

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