摘要
激光雷达（LiDAR）点云分类器容易受到后门投毒攻击的威胁，而物理感知可能会干扰在数字域中设计的触发器。我们提出了一种名为 LidarFooler 的物理后门攻击方法，该方法使用由多个空间分布的局部触发器组件构成的全局触发器，在全局触发器模式与攻击者指定的目标类别之间建立关联。触发器中心通过分类、几何保持和分散约束进行优化，同时在生成投毒样本时采用变换期望增强来模拟物理变化。在基准数据集和物理世界数据集上进行的广泛实验表明，LidarFooler 在不同的点云分类设置下均具有有效性和鲁棒性。在数字数据上，LidarFooler 的平均干净准确率为 0.92，攻击成功率为 0.93。使用 Livox Mid-40 传感器进行的物理实验分别达到了 0.93 和 0.86 的相应数值，平均攻击成功率较 IRBA 提高了 42.5 个百分点。进一步的评估表明，LidarFooler 在不同的触发器配置、投毒率、目标类别、模型架构、增强方法和防御策略下均具有鲁棒性。这些结果揭示了激光雷达点云分类中存在实际物理后门漏洞，并强调了需要明确考虑物理感知条件进行安全评估和防御的必要性。
