[发明专利]自动实行交通工具功能的方法、防御和/或检测对抗性攻击的方法以及交通工具的防御单元

权利要求书

1.用于基于环境感知的空间解析原始传感器数据（I）来自动实行交通工具（1）的交通工具功能的方法，所述空间解析原始传感器数据由用于所述交通工具（1）的环境检测的至少一个传感器装置（22，24，26）来生成，所述交通工具（1）特别是至少部分自主控制的交通工具，所述方法包括：

- 接收由所述交通工具（1）的所述至少一个传感器装置（22，24，26）所生成的空间解析原始传感器数据；

- 由防御单元（30）来处理作为所述空间解析原始传感器数据（I）的特性的传感器数据，所述防御单元（30）确定作为所述传感器数据的对抗性扰动的特性的至少一个对抗性扰动参数，其中为了所述对抗性扰动参数的所述确定，所述传感器数据从空间域表示（x^adv）被变换成频域表示（X^adv）；

- 优选地，根据所述至少一个对抗性扰动参数，特别是通过至少减少和/或去除所述至少一个对抗性扰动，确定防御输出传感器数据；

- 基于所述至少一个对抗性扰动参数，特别是基于所述防御输出传感器数据，实行所述交通工具功能。

2.根据权利要求1的方法，其中，所述传感器数据被变换到离散余弦变换（DCT）表示和/或快速傅立叶变换（FFT）表示。

3.根据前面权利要求中的一项的方法，其中，所述方法包括访问降噪模型，以用于在所述频域中的所述传感器数据上执行至少一个计算机实现的降噪操作，所述降噪模型特别是训练的机器学习降噪模型，其中特别是所述降噪模型包括参数的集合，所述参数被设置成作为所述频域中的训练过程的结果所学习的值。

4.根据前一权利要求的方法，其中，对于所述降噪操作，使用自编码器和/或GAN和/或变分自编码器。

5.根据前面权利要求中的一项的方法，其中，所述传感器数据，特别是在被变换到频域中之前，经由至少一个计算机实现的随机预处理方法步骤来处理。

6.根据前一权利要求的方法，其中，所述随机预处理方法步骤包括至少对所述传感器数据的部分添加随机噪声。

7.根据前面权利要求中的一项的方法，包括计算机实现的方法步骤，其中基于频域表示（X^adv）中的所述传感器数据来确定至少一个通道参数，并且其中基于所述至少一个通道参数来确定和/或选择传感器数据的子集，其中基于传感器数据的所确定的和/或所选择的子集来确定所述对抗性扰动参数。

8.根据前一权利要求的方法，其中，所述通道参数按照动态方式被确定，包括访问训练的机器学习通道选择模型，以用于选择作为相同频率的所述传感器数据的分量的特性的至少一个通道，其中所述通道选择模型包括参数的集合，所述参数被设置成作为特别是所述频域中的训练过程的结果所学习的值。

9.根据权利要求7的方法，其中，所述通道参数按照静态方式被确定。

10.根据前面权利要求中的一项的方法，其中，所述传感器数据特别是在被变换到频域中之前经由至少一个计算机实现的压缩方法步骤来压缩。

11.用于交通工具（1）的防御单元（30），用于环境感知的空间解析原始传感器数据（I）上的对抗性攻击的检测和/或针对所述对抗性攻击的对抗性防御，所述空间解析原始传感器数据由用于所述交通工具（1）的环境检测的至少一个传感器装置（22，24，26）来生成，其中所述防御单元（30）配置成接收作为所述空间解析原始传感器数据（I）的特性的传感器数据，其特征在于所述防御单元（30）配置成处理所述传感器数据，由此确定作为所述传感器数据的对抗性扰动的特性的至少一个对抗性扰动参数，其中为了所述对抗性扰动参数的所述确定，所述传感器数据从空间域表示（x^adv）被变换成频域表示（X^adv）。