무인 자동차는 정말 정확합니까? 듀크 대학교 연구원들은 그들이 속일 수 있다고 말합니다

무인 자동차 운전자와 승객 사이의 편안함과 안전을 약속하지만 연구원의 계시로 바뀔 수 있습니다. 듀크 대학. 팀에 따르면 범죄자들이 자율주행차 센서(2D 데이터의 조합)를 속이기 위해 할 수 있는 공격 전략이 있다고 합니다. 카메라 및 LiDAR의 3D 데이터)를 사용하여 근처에 있는 물체를 보이는 것보다 더 가깝거나 더 멀리 인식합니다. 이는 특히 차량 한 대가 귀중한 목표물이 되는 군사적 상황에서 사용될 때 문제와 심각한 손상을 의미할 수 있습니다. 더욱이 연구원들은 해커가 다른 차량을 동시에 공격하는 방법을 찾는 것이 가능하다고 강조했습니다. 

Duke의 전기 및 컴퓨터 엔지니어링 부교수인 미로슬라프 파직(Miroslav Pajic)은 "우리의 목표는 공격으로부터 보호할 수 있도록 기존 시스템의 한계를 이해하는 것입니다."라고 말했습니다. "이 연구는 물체가 실제로 있는 위치의 앞이나 뒤에 3D 포인트 클라우드에 몇 개의 데이터 포인트를 추가하는 것이 이러한 시스템을 혼란시켜 위험한 결정을 내리는 방법을 보여줍니다."

연구원들에 따르면 시스템의 결함은 레이저 총을 사용하여 LIDAR 센서를 쏠 때 시작됩니다. 이것은 잘못된 데이터 포인트의 추가로 인해 자동차에 대한 인식을 왜곡합니다. Pajic에 따르면 시스템은 이를 감지할 수 있습니다. 공격 데이터 포인트가 자동차 카메라가 보는 것과 크게 다른 경우. 그러나 Duke의 연구에 따르면 3D LIDAR 데이터 포인트가 카메라의 2D 시야의 특정 영역 내에 정확하게 배치되면 시스템이 속일 수 있다고 합니다.

이것은 공격에 취약한 영역을 만듭니다. 카메라 렌즈 앞에 뻗은 절두체 모양이거나 끝이 잘린 3차원 피라미드 형태입니다.

Pajic은 "이러한 절두체 공격은 적응형 크루즈 컨트롤을 속여 차량이 속도를 줄이거나 가속하고 있다고 생각하도록 속일 수 있습니다."라고 말했습니다. "그리고 시스템이 문제가 있다는 것을 알아낼 때쯤이면 더 많은 문제를 일으킬 수 있는 공격적인 기동 없이는 차를 치는 것을 피할 방법이 없을 것입니다."

다행히 Pajic과 그의 팀은 시야가 겹치는 스테레오 카메라와 같은 추가 중복성을 통해 위험에 대한 실행 가능한 솔루션을 가지고 있습니다. 그들에 따르면, 이 기술자들은 거리를 적절하게 계산하고 LIDAR 데이터와 카메라 인식 사이의 오류를 결정하기 위해 협력할 것입니다.

스펜서 할리버튼(Spencer Hallyburton)은 “LIDAR/스테레오 카메라 데이터가 일관성이 있는지 또는 일관성이 없는 경우 어떻게 해야 하는지 결정하는 방법에 대해 충분히 검증된 소프트웨어는 없지만 스테레오 카메라는 안정적인 일관성 검사가 될 가능성이 더 큽니다.”라고 말했습니다. 연구의 주 저자이자 Ph.D. Pajic's Cyber-Physical Systems Lab의 후보. "또한 전체 차량을 완벽하게 보호하려면 100% 범위를 제공하기 위해 전신에 여러 세트의 스테레오 카메라가 필요합니다."

Pajic은 또한 서로 가까이 있는 자동차가 데이터를 공유할 수 있는 시스템을 만드는 방법을 도입했습니다. 연구 및 팀의 제안은 10월 12일부터 2022일까지 XNUMX USENIX 보안 심포지엄에서 발표될 예정입니다.