该方案旨在对智能驾驶系统感知算法提供鲁棒性测评与加固能力。针对当前智能驾驶系统如视觉检测系统、激光雷达检测系统、视觉雷达融合检测系统所面临的对抗鲁棒性和自然鲁棒性问题,方案提供了数字世界、仿真环境和物理世界三个层面的评估方法以及加固方案。基于加强智能驾驶感知算法安全性的核心需求,RealAI研发了智能驾驶模型鲁棒性评估平台和加固平台,为智能感知算法模型安全性和可信赖应用提供技术储备和应用基础。
基于对抗样本方法,定制评估车辆智能感知算法鲁棒性的测试工具,实现相应的评估测试指标
基于对抗防御方法,定制车辆智能感知算法鲁棒性加固工具,对算法安全风险予以应对
基于深度学习优化,提升算法对传感器故障、恶意攻击等干扰的抵御能力,提供更可靠的防御机制
拥有十余种主流及RealAI的攻击算法,可生成不同攻击强度的对抗样本,模拟攻击测评AI模型安全性,并输出安全评分及详细报告
基于深度学习优化,提升算法对传感器故障、恶意攻击等干扰的抵御能力,提供更可靠的防御机制
拥有十余种主流及RealAI的攻击算法,可生成不同攻击强度的对抗样本,模拟攻击测评AI模型安全性,并输出安全评分及详细报告