arXiv Computer Vision· Jiaxin Hong, Sixu Chen, Shuoyang Sun, Hongyao Yu, Hao Fang, Yuxin Peng, Bin Chen, Jiawei Li·· 2 小时前AI 评分34
GaussTrap：针对 3D Gaussian Splatting 的隐蔽后门攻击，诱导特定视角场景误判
GaussTrap: Stealthy Backdoor Attacks on 3D Gaussian Splatting for Targeted Scene Misperception
AI 导读
GaussTrap 是一种针对 3D Gaussian Splatting（3DGS）的隐蔽投毒框架，利用 3DGS 自适应密度控制机制诱导局部高斯增殖，将后门嵌入场景几何。它分对抗注入、几何稳定、全局保真恢复三阶段，在触发视角产生定向视觉破坏，同时保持其他视角的渲染真实感。合成与真实基准实验显示该攻击可靠且难以检测，代码已开源。
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