自动驾驶技术的快速发展正推动智能安全领域进入新阶段。随着部分L3级自动驾驶车型通过工信部审批正式上路，如何应对复杂环境下的物理对抗攻击成为行业焦点。北京航空航天大学等机构联合提出的DynamicPAE框架，通过创新性的动态物理对抗样本生成技术，为解决这一难题提供了突破性方案。
传统物理对抗样本（PAE）生成方法多基于静态场景设计，难以适应动态变化的环境条件。DynamicPAE框架首次实现了毫秒级动态场景感知的对抗样本生成，其核心创新在于残差引导的对抗模式探索与分布匹配的场景对齐技术。该研究通过引入高信噪比的辅助任务，有效解决了训练退化导致的模式坍缩问题，使生成器能够稳定探索多样化的对抗空间。实验数据显示，在NVIDIA A40 GPU上，该框架生成单张对抗样本仅需12毫秒，较传统PGD方法提速2000倍以上。
针对数字域与物理域的适配难题，研究团队设计了双模块对齐机制。条件不确定性对齐模块通过构建概率图模型，将训练环境与攻击者的现实观察进行匹配；偏度对齐目标重加权模块则利用统计量动态调整损失权重，确保不同攻击目标的一致隐蔽性。在COCO和Inria数据集的目标检测实验中，DynamicPAE使DETR等强模型的平均精度下降58.8%，攻击成功率提升2.07倍，显著优于传统方法。
可视化分析验证了框架的场景感知能力。通过LDA降维处理生成器的潜在表征，研究发现样本特征与物理上下文存在显著关联，包括人类行为模式、服装色彩等维度。在真实物理环境测试中，该技术展现出卓越的动态适应能力——面对光照变化、屏幕反射等干扰，生成的对抗纹理能实时调整强度与分布，持续保持攻击有效性。这种特性使其在自动驾驶安全测试等场景中具有重要应用价值。
技术细节方面，研究团队重新定义了动态物理对抗样本生成问题，将生成器建模为物理上下文与对抗样本的映射函数。通过引入有限信息反馈模型，量化分析了训练过程中的混沌性质，并据此设计出集成损失函数。该函数以条件生成方式优化残差任务，使反馈信息比提升3倍以上，从根本上解决了动态场景下的探索困境。分布匹配模块则通过条件概率建模与偏度统计调控，确保生成样本在复杂环境中的稳定性与隐蔽性。
