Ataques que imitam congestionamento real enganam sistemas de previsão de tráfego baseados em IA
O estudo propõe um modelo de ameaça mais realista para sistemas de previsão de tráfego baseados em grafos: um atacante com conhecimento limitado do modelo e capacidade de manipular apenas alguns sensores viários, em vez do acesso total normalmente assumido em trabalhos anteriores. A partir daí, os autores constroem um ataque "physics-aware" que imita padrões reais de congestionamento para corromper a previsão em rotas específicas — gerando tempos de chegada errados ou desvios desnecessários — sem afetar métricas de rede como um todo, o que o torna praticamente invisível a detecção agregada. Como defesa, propõem um detector físico-informado acoplado a um previsor endurecido, que supera o treinamento adversarial tradicional em 13 de 15 combinações de modelo e dataset avaliadas.
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