Le auto senza conducente sono davvero accurate? I ricercatori della Duke University affermano che possono essere ingannati

Auto senza pilota promettono comfort e sicurezza tra conducenti e passeggeri, ma potrebbe cambiare con la rivelazione dei ricercatori a Duke University. Secondo il team, esiste una strategia di attacco che i criminali possono adottare per ingannare i sensori dei veicoli autonomi (combinazione di dati 2D provenienti da telecamere e dati 3D da LiDAR) per percepire gli oggetti vicini più vicini o più lontani di quanto appaiano. Ciò può comportare problemi e danni significativi, soprattutto se utilizzato in situazioni militari in cui un singolo veicolo si traduce in un bersaglio prezioso. Inoltre, i ricercatori hanno sottolineato che è possibile per gli hacker trovare un modo per attaccare diversi veicoli contemporaneamente. 

"Il nostro obiettivo è comprendere i limiti dei sistemi esistenti in modo da poterci proteggere dagli attacchi", ha affermato Miroslav Pajic, professore associato di ingegneria elettrica e informatica della famiglia Dickinson presso Duke. "Questa ricerca mostra come l'aggiunta di pochi punti dati nella nuvola di punti 3D, davanti o dietro a dove si trova effettivamente un oggetto, può confondere questi sistemi nel prendere decisioni pericolose".

Secondo i ricercatori, il difetto del sistema inizierà quando una pistola laser viene utilizzata per sparare a un sensore LIDAR. Ciò distorcerà la percezione dell'automobile causata dall'aggiunta di punti dati falsi. Secondo Pajic, il sistema può individuarlo attacco se i punti dati differiscono notevolmente da ciò che vede la fotocamera dell'auto. Tuttavia, secondo la ricerca della Duke, il sistema può essere ingannato quando i punti dati 3D LIDAR sono posizionati con precisione all'interno di una determinata area del campo visivo 2D di una telecamera.

Questo crea un'area vulnerabile agli attacchi. Ha la forma di un tronco allungato davanti all'obiettivo di una fotocamera o di una piramide 3D con una punta mozzata.

"Questo cosiddetto attacco frustum può ingannare il cruise control adattivo facendogli pensare che un veicolo stia rallentando o accelerando", ha detto Pajic. "E quando il sistema capirà che c'è un problema, non ci sarà modo di evitare di colpire l'auto senza manovre aggressive che potrebbero creare ancora più problemi".

Pajic e il suo team, fortunatamente, hanno una soluzione praticabile al rischio attraverso una ridondanza aggiuntiva come le telecamere stereo con campi visivi sovrapposti. Questi tecnici, secondo loro, lavoreranno insieme per calcolare correttamente le distanze e determinare l'errore tra i dati LIDAR e la percezione della telecamera.

"È più probabile che le telecamere stereo siano un controllo di coerenza affidabile, sebbene nessun software sia stato sufficientemente convalidato per come determinare se i dati della telecamera LIDAR/stereo sono coerenti o cosa fare se si scopre che non sono coerenti", ha affermato Spencer Hallyburton, autore principale dello studio e un dottorato di ricerca. candidato al Cyber-Physical Systems Lab di Pajic. "Inoltre, la protezione perfetta dell'intero veicolo richiederebbe più set di telecamere stereo su tutto il corpo per fornire una copertura del 100%".

Pajic ha anche introdotto la creazione di un sistema che consentirà alle auto vicine di condividere i dati. La ricerca e i suggerimenti del team saranno presentati dal 10 al 12 agosto al 2022 USENIX Security Symposium.