Ovatko kuljettajattomat autot todella tarkkoja? Duken yliopiston tutkijat sanovat, että heitä voidaan huijata

Kuljettajattomat autot lupaavat mukavuutta ja turvallisuutta kuljettajien ja matkustajien keskuudessa, mutta se saattaa muuttua, kun tutkijat paljastavat Duke University. Ryhmän mukaan on olemassa hyökkäysstrategia, jolla rikolliset voivat huijata autonomisten ajoneuvojen antureita (2D-tietojen yhdistelmä kamerat ja 3D-tiedot LiDAR:sta) havaitsemaan lähellä olevat kohteet lähempänä tai kauempana kuin ne näyttävät. Tämä voi tarkoittaa ongelmia ja merkittäviä vahinkoja, varsinkin kun sitä käytetään sotilaallisissa tilanteissa, joissa yksittäinen ajoneuvo on arvokas kohde. Vielä enemmän tutkijat korostivat, että hakkerit voivat löytää tavan hyökätä eri ajoneuvoihin kerralla. 

"Tavoitteemme on ymmärtää olemassa olevien järjestelmien rajoitukset, jotta voimme suojautua hyökkäyksiltä", sanoi Miroslav Pajic, Dickinsonin perheen sähkö- ja tietokonetekniikan apulaisprofessori Dukesta. "Tämä tutkimus osoittaa, kuinka vain muutaman datapisteen lisääminen 3D-pistepilveen kohteen todellisen sijainnin eteen tai taakse voi hämmentää nämä järjestelmät tekemään vaarallisia päätöksiä."

Tutkijoiden mukaan järjestelmän vika alkaa, kun laseraseella ammutaan LIDAR-anturia. Tämä vääristää käsitystä autosta, joka johtuu väärien tietopisteiden lisäämisestä. Pajicin mukaan järjestelmä voi havaita tämän hyökkäys jos datapisteet eroavat suuresti siitä, mitä auton kamera näkee. Duken tutkimuksen mukaan järjestelmä voidaan kuitenkin pettää, kun 3D LIDAR -datapisteet sijoitetaan tarkasti kameran 2D-näkökentän tietylle alueelle.

Tämä luo alueen, joka on alttiina hyökkäyksille. Se on kameran linssin eteen ojennetun katkaistun katkaisun muotoinen tai 3D-pyramidi, jonka kärki on leikattu pois.

"Tämä niin kutsuttu frustum-hyökkäys voi huijata mukautuvan vakionopeudensäätimen ajattelemaan, että ajoneuvo hidastuu tai kiihtyy", Pajic sanoi. "Ja siihen mennessä, kun järjestelmä saa selville, että ongelma on olemassa, ei ole mitään keinoa välttää törmäystä autoon ilman aggressiivisia liikkeitä, jotka voivat aiheuttaa vielä enemmän ongelmia."

Onneksi Pajicilla ja hänen tiimillään on toimiva ratkaisu riskiin lisätyn redundanssin, kuten stereokameroiden päällekkäisillä näkökentillä, avulla. Nämä tekniikat heidän mukaansa työskentelevät yhdessä laskeakseen oikein etäisyydet ja määrittääkseen virheen LIDAR-tietojen ja kameran havainnon välillä.

"Stereokamerat ovat todennäköisemmin luotettava johdonmukaisuuden tarkistus, vaikka mitään ohjelmistoa ei ole riittävästi validoitu, jotta voidaan määrittää, ovatko LIDAR/stereokameran tiedot johdonmukaisia ​​tai mitä tehdä, jos ne havaitaan epäjohdonmukaisiksi", sanoi Spencer Hallyburton. tutkimuksen johtava kirjoittaja ja Ph.D. ehdokas Pajicin Cyber-Physical Systems Labissa. "Lisäksi koko ajoneuvon täydellinen turvaaminen vaatisi useita stereokameroita koko rungon ympärille 100-prosenttisen peiton takaamiseksi."

Pajic esitteli myös järjestelmän, jonka avulla autot jakavat toisiaan lähellä olevia tietoja. Tutkimus ja ryhmän ehdotukset esitellään 10.-12. elokuuta vuoden 2022 USENIX Security Symposiumissa.