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        據(jù)外媒報道，杜克大學(xué)(Duke University)的研究人員展示了首個攻擊策略，可欺騙行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)自動駕駛汽車傳感器，使其相信附近物體比實際距離更近(或更遠(yuǎn))而不被發(fā)現(xiàn)。研究表明，增加光學(xué)3D功能或與附近汽車共享數(shù)據(jù)非常必要，可保護(hù)自動駕駛汽車免受攻擊。

        研究人員稱開發(fā)自動駕駛最大挑戰(zhàn)之一是防止攻擊。確保安全的常見策略之一是相互檢查不同儀器的數(shù)據(jù)，以確保測量結(jié)果一致。

        目前，自動駕駛汽車公司最常用的定位技術(shù)結(jié)合了攝像頭的2D數(shù)據(jù)和LiDAR的3D數(shù)據(jù)。事實證明，這種組合對于試圖欺騙視覺系統(tǒng)錯誤地看待世界的各種攻擊非常有效，且截至目前仍然如此。

        杜克大學(xué)電氣和計算機工程的Dickinson Family副教授Miroslav Pajic表示：“我們的目標(biāo)是了解現(xiàn)有系統(tǒng)的局限性，以便我們能夠抵御攻擊。這項研究表明，在 3D點云中，物體實際位置前或之后添加幾個數(shù)據(jù)點，可使這些系統(tǒng)混淆，從而做出危險決策。”

        最新攻擊策略通過向汽車的激光雷達(dá)傳感器發(fā)射激光槍可為其感知添加虛假數(shù)據(jù)點。如果這些數(shù)據(jù)點與汽車攝像頭所看到的完全不一樣，那么之前的研究表明該系統(tǒng)可以識別攻擊。但Pajic及其同事的新研究表明，將3D LIDAR數(shù)據(jù)點仔細(xì)放置在相機2D視野的某個區(qū)域內(nèi)可以欺騙系統(tǒng)。

        該脆弱的區(qū)域在攝像頭鏡頭前以截錐體的形狀延伸，即一個尖端被切掉的3D金字塔。對于安裝在汽車上的前置攝像頭，這意味著位于附近另一輛汽車前面或后面的一些數(shù)據(jù)點可以改變系統(tǒng)對位置的感知，產(chǎn)生幾米誤差。

        根據(jù)Pajic的說法，在汽車或路邊物體上設(shè)置激光以欺騙高速公路上經(jīng)過的個別車輛的風(fēng)險不大。然而，在單一車輛可能成為非常高價值目標(biāo)的軍事情況下，這種風(fēng)險會大大增加。如果黑客能夠找到不需要物理激光，虛擬創(chuàng)建這些虛假數(shù)據(jù)點的方法，那么許多車輛可能會同時受到攻擊。

        Pajic說，防止這些攻擊方式會增加冗余。例如，如果汽車擁有具有重疊視野的“立體攝像頭”，汽車可以更好地估計距離，并注意到與其感知不匹配的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。

        Pajic的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)實驗室(CPSL@Duke)的博士生和該研究的主要作者Spencer Hallyburton表示：“立體相機更有可能是一種可靠的一致性檢查，盡管還沒有軟件經(jīng)過充分驗證來確定激光雷達(dá)/立體相機數(shù)據(jù)是否一致，或者發(fā)現(xiàn)不一致的應(yīng)對措施。此外，要完美保護(hù)整輛車，需要在其整個車身周圍安裝多組立體攝像頭，以提供100%的覆蓋率。”

        Pajic建議可以開發(fā)系統(tǒng)，讓靠近車輛共享部分?jǐn)?shù)據(jù)。物理攻擊不可能同時影響多輛汽車，而且由于不同品牌的汽車可能有不同的操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)攻擊不可能一次打擊所有汽車。

        Pajic稱：“通過該領(lǐng)域的所有成功，我們將能夠構(gòu)建可信賴的系統(tǒng)。雖然可能還需要十年，但我們相信未來一定可以。”

《電鰻快報》