研究Fooling Detection Alone is Not Enough vs. Adversarial Attack against Multiple Object Tracking

文章结构概览

• • 开篇说明

    • 基本概念阐述

    • • AML
      • 基于检测的跟踪方法

    • 论文内容概览

    • 已有研究成果综述

    • 本文主要贡献

    • 方法实现（研究方法）

    • 算法设计核心要素

    • 编程实践环节

    • 代码分析与理解

写在前面

近期参与导师主导的一项研究课题，内容涉及对百度无人驾驶平台Apollo的潜在攻击方式。当前主要关注感知模块中与摄像头相关的实现部分，并深入研究了针对图像、视觉识别、目标检测以及追踪技术的多种攻击方法，已查阅了若干相关论文与技术博客，现将部分学习体会进行分享。关于《Fooling Detection Alone is Not Enough–Adversarial Attack against Multiple Object Tracking》这篇文献的学习心得，认为其在图像目标检测与追踪攻击领域具有较高的参考价值，是一篇较为优秀的研究成果。

概念介绍

由于此前对网络安全领域缺乏深入了解，同时对目标检测与目标追踪相关的攻击方式也知之甚少，因此在阅读相关论文时遇到了一些不熟悉的术语。在此进行记录，便于日后参考查阅。

AML

AML的完整表述为adversarial machine learning，其对应的中文含义