近几场战争中，无人机被广泛应用于战场环境侦察和地面目标的追踪打击，在提高作战效率的同时，极大降低了使用方有生力量的损耗。未来战争中，在面对敌方无人机对目标进行识别追踪的时候，如何以最低成本、最简方式降低其识别能力、减少力量损耗，成为亟须解决的问题。本文以网络安全领域的对抗攻击技术为基础，以近年来相关研究为依托，分析了物理对抗攻击技术在未来战场上用于反制低空无人机目标识别、目标追踪的可能性，并设想了几种典型应用场景，以期为设计更为简单、高效的反无人机装备拓展思路。
无人机发展现状
无人机作为新兴无人技术的代表，智能化水平不断提升，广泛应用于侦察监视、目标打击、物资配送等多个领域，正日益成为军事领域的热点，展现出巨大的发展潜力和实际应用价值。军事应用是无人机技术发展的关键驱动力与重要试验场，其在侦察、作战等场景中的迫切需求，持续牵引着无人机技术的迭代与革新。无人机的主要优势在于进行长时间的空中侦察和监视，减少士兵的伤亡风险，同时具备快速反应和部署打击的能力。
当前反无人机侦察措施不足。现有的反无人机系统主要侧重于干扰阻断和直接摧毁，但这两种方式都存在局限性。干扰阻断可能无法对所有类型的无人机都有效；直接摧毁手段中捕捉网的捕捉距离有限，难以瞄准，高能激光武器和高功率微波武器等定向能武器虽然具有精确打击和低成本的优势，但整体成本仍然较高，且受到天气条件、距离等因素的影响，其反制效果可能受到限制。
无人机智能化安全问题。作为无人机智能化的重要研究方向，深度学习技术的应用极大地增强了无人机的自主决策能力、环境感知能力和任务执行能力，尤其在图像识别和视觉导航方面，深度学习模型能够实时处理无人机目标的精准检测和跟踪。然而，深度学习模型虽然具有强大的学习和推理能力，但也容易受对抗样本攻击的影响，对抗攻击被称为“深度学习的梦魇”。可借助这一安全特性，设计反无人机目标识别和跟踪的物理装置。
面向图像的对抗攻击技术
无人机目标识别系统的对抗攻击。在图像识别任务中，通过对原始图像添加轻微扰动，该扰动通常对人眼识别影响较小，几乎不可察，但可使得深度学习模型对目标识别或分类错误，这就是图像领域典型的对抗攻击。
数字域对抗攻击。数字域对抗攻击是在数字空间中对图像或数据进行修改，通过添加微小的扰动来欺骗机器学习模型，使其做出错误的预测，攻击的目标通常是数字图像、视频或音频等数字信号，这些信号在传输或处理过程中被篡改。如原始图像为雪山和河豚，在添加相应的扰动之后，尽管图像对人眼来说仍然是雪山和河豚，但深度学习模型却错误地将其识别为狗和螃蟹。
数字域对抗攻击
物理域对抗攻击。物理域对抗攻击是在现实世界中，通过修改物理对象或环境来影响深度学习模型的判断。这种攻击通常需要将数字对抗样本转化为物理实体，如打印成贴片、补丁等，并放置在目标物体上或环境中，如通过在香蕉旁边放置对抗贴片，使得模型将香蕉误认为烤面包机。
物理域对抗攻击
目前基于对抗攻击的反无人机识别手段多处于实验室阶段，现实生活中仅用于实验验证，在军事领域仍未实际引入，尚未形成任何落地性成果。随着智能化无人机在军事应用上高速发展，采用对抗攻击的手段反制无人机在未来将表现出较大发展潜力。数字域对抗攻击的前提是成功破译敌无人机的无线传输信道，进而将生成的对抗扰动添加至其采集的图像以造成实质性干扰攻击。相较于可实现性不高的数字域对抗攻击，未来战场上物理对抗贴片这种攻击手段具有更为广阔的应用前景。
无人机识别放置对抗贴片前后对比图
物理对抗攻击技术在未来
战场上的形态设计
传统意义上的伪装网、迷彩布等的目的在于提高被保护目标与环境的融合性，进而降低人眼视觉的可观测性，一般占用面积大，功能单一，且当环境外貌改变后很容易失去效用。而物理对抗攻击生成的对抗贴片占用面积小，无需对保护目标形成全覆盖，只需放置在目标某一特定位置，即可使敌方无人机侦察效能降低甚至失效。通常情况下，对抗贴片在不大于被伪装目标面积的30%时即可生效。
加装对抗贴片前后人员识别效果图
考虑战场不同应用场景，对抗贴片可设计为如下几种形态。一是将对抗贴片用于战场车辆伪装防护，如坦克集群、特种车辆等，对抗贴片可设计为车辆自身迷彩防护涂装的一部分，具体表现形式为车辆迷彩涂装、可拆卸式外壳贴片、便收放式贴片等，采用一致性生成技术得到的对抗贴片，在保持对智能识别算法有效攻击的同时，还可以提高与环境的融合一致性。
目前实验阶段的针对无人机目标检测的物理贴片攻击已经具备良好的适用能力，虽然人眼依旧可以判定目标位置与类型，但加装物理贴片后的车辆被检测到的概率却极大降低了，基本实现了无人机智能探测视角下的隐身，这一功能可让战场上的无人机变成“睁眼瞎”。
对抗红外目标检测的物理贴纸
二是将对抗贴片用于人员防护，如编队行进、小组侦察、单兵作战等，考虑无人机侦察视角，设计可与头盔、上衣相融合，具体表现形式为头盔涂装、贴片马甲、贴片外套、紧急附用魔术贴。
三是将对抗贴片用于指挥所等小型建筑物的防护，可结合伪装网进行改进。在兼顾伪装网优势的同时，发挥对抗贴片对智能目标检测算法的攻击作用。
用于小型建筑物防护的对抗贴片
四是将对抗贴片用于对抗红外成像侦察的无人机时，材料应为具备一定隔热性能的特定材料。目前这方面研究较少，2023年年底有研究者提出简单设想，可利用隔热材料制成对抗红外目标检测的物理贴纸，主要可控对象为贴纸的位置和大小形状。
物理对抗攻击技术在未来
战场上的功能设计
根据物理对抗贴片的攻击特性，可分为目标攻击贴片和非目标攻击贴片。目标攻击贴片具有明确的、特定的错误目标，旨在操纵模型，使其将输入图像分类或检测为一个攻击者预先选定的错误类别。非目标攻击贴片的核心目标是使模型输出任何错误结果，而不指定具体的错误类别。
目标攻击贴片。采用该贴片的对象，可在无人机识别时将检测结果定向引导至某一特定目的，具有较高技术要求，具体可分为以下三种。一是目标消失。加装贴片后的对象，在无人机检测视角中消失，即无法被智能识别算法检测到。二是目标偏移。由于无人机目标检测的实质是确定目标位置的锚框和目标的种类，因此针对锚框的攻击可干扰锚框定位的准确性，进一步可使无人机攻击瞄准出现偏差，出现看得见打不准的情况，在提高战场生存性的同时耗费敌方火力。三是定向引导。采用目标攻击算法生成的贴片，可使得无人机将目标错误识别为某一指定的对象类型，如把车辆识别为石头，把人识别为树木等，这一类型贴片在主动塑造战场态势上具有极大应用潜力。也可利用定向引导功能，无中生有地制造出敌方视角中的目标。
无人机在空旷场地抛洒对抗贴片，
可被侦查探测为人员、摩托车
非目标攻击贴片。采用非目标攻击贴片的对象，其目的在于隐蔽目标，干扰侦察，使得敌方无人机侦察检测结果呈现出除了正确目标信息之外的其余任何信息。相较于目标攻击，此类贴片针对性弱，生成难度较小，在缺乏敌方有效信息的前提下，具有更广阔的实际应用前景。
物理对抗攻击技术在未来
战场上的使用逻辑
根据不同应用场景，由物理对抗攻击技术生成的贴片体系应包含不同用途的物理贴片若干，具体使用逻辑可分为如下三种。
装备预置—敌机探测—错误引导—敌态势误判。通过对装备提前部署目标攻击对抗贴片，刻意误导敌方无人机侦察机将装备识别为某特定性目标，使其发生误判，从而主动塑造战场态势，提前部署谋划。
装备预置—敌机探测—目标消失—敌侦察失效。通过部署提前目标消失对抗贴片，从而在敌方无人机侦察时隐蔽力量，做到躲避侦察，提高行动隐蔽性。
敌机追踪—紧急贴置—目标丢失—敌追踪中断。在敌方无人机自主追踪目标时，通过紧急部署对抗贴片，使得敌无人机视角中目标消失，从而保护目标，赢得战术缓冲时间。
发展与展望
近年来无人机与深度学习已经逐步实现高度融合，特别是在军事领域，目标检测作为无人机自主执行多样化任务的基础任务，是其他重要领域的奠基石，其重要性日益凸显。无人机通过集成深度学习算法，能够自主执行复杂的侦察、监视、目标跟踪、打击评估等任务，显著提升作战效能与决策智能化水平。
随着智能化技术的发展，关于无人机目标检测系统的网络安全研究，尤其是对抗攻击技术，已自然而然地跃升为技术演进路径中不可或缺的考量维度。然而，尽管这一领域前景广阔，但是对抗性攻击对无人机目标检测影响的深入探索却尚处于起步阶段，尤其军事领域尚处于一片蓝海。
未来战场中，随着智能化装备的应用，对抗攻击技术必将成为反制智能化装备的重要手段。同时，因为对抗攻击是针对深度学习这种智能化基础性算法的共性攻击手段，所以未来相应的应用领域也必将从现在以图像对抗为主的方法延伸至其他领域，如控制领域、大语言模型领域、电磁信号领域等等。研究并利用好对抗攻击技术，不仅能够巩固并提升AI系统的安全性与效能，也必将为军事策略的多元化与智能化发展提供了坚实的技术支撑。
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作者丨席海龙、茹乐、 王长伟、程嘉培
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