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TAKAMI SATO
全分野 · 掲載済みの全期間（2021–2025年）
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対象会議のFull paperを全分野・掲載済み全期間でまとめています。1996～2025年の追加分には、氏名の一致・表記の正規化等に基づき同一人物と推定した対応を含みます。本人確認済みの対応や出版時所属の確認とは区別しています。表示する大学は著者ページの識別用で、過去論文の出版時所属や現在所属を示しません。追加分は大学ランキングやEdition別の件数に含みません。保存済みの1996～2025年の対象資料から確認できた範囲を追加しており、全業績の網羅を保証するものではありません。
著者ページの大学: 慶應義塾大学 · Top conference papers: 12
分野別内訳
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
年別内訳
- 2025年 4
- 2024年 3
- 2023年 3
- 2022年 1
- 2021年 1
論文一覧（新しい年順）
- Can We Trust Embodied Agents? Exploring Backdoor Attacks against Embodied LLM-Based Decision-Making Systems
- Slamspoof: Practical Lidar Spoofing Attacks on Localization Systems Guided by Scan Matching Vulnerability Analysis
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- On the Realism of LiDAR Spoofing Attacks against Autonomous Driving Vehicle at High Speed and Long Distance
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Revisiting Physical-World Adversarial Attack on Traffic Sign Recognition: A Commercial Systems Perspective
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Intriguing Properties of Diffusion Models: An Empirical Study of the Natural Attack Capability in Text-to-Image Generative Models
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Invisible Reflections: Leveraging Infrared Laser Reflections to Target Traffic Sign Perception
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- LiDAR Spoofing Meets the New-Gen: Capability Improvements, Broken Assumptions, and New Attack Strategies
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Does Physical Adversarial Example Really Matter to Autonomous Driving? Towards System-Level Effect of Adversarial Object Evasion Attack
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Semi-supervised Semantics-guided Adversarial Training for Robust Trajectory Prediction
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Learning Representation for Anomaly Detection of Vehicle Trajectories
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Towards Driving-Oriented Metric for Lane Detection Models
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Dirty Road Can Attack: Security of Deep Learning based Automated Lane Centering under Physical-World Attack
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）