본 논문은 가시광선-적외선 이중 모달 객체 검출 시스템에 대한 범용적이고 강력한 적대적 패치 공격 방법인 CDUPatch를 제안합니다. 기존의 이중 모달 적대적 패치 공격은 다양한 물리적 환경에서 공격 효과가 제한적이라는 한계를 가지고 있습니다. CDUPatch는 RGB 패치를 적외선 패치로 매핑하는 RGB-to-infrared 어댑터를 제안하여 가시광선과 적외선 영역에서 통합된 최적화를 수행합니다. 또한, 적대적 패치의 열 반응을 조절하기 위해 최적의 색상 분포를 학습하고, 다중 스케일 클리핑 전략을 도입하여 다양한 스케일과 관점의 항공기 이미지를 포함하는 새로운 데이터셋 MSDrone을 구축했습니다. 실험 결과, CDUPatch는 기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 실제 환경에서도 다양한 스케일, 관점, 시나리오에서 강력한 전이성을 보임을 확인했습니다.
